Erfahren Sie, wie Sie den mittleren absoluten Fehler berechnen

Der mittlere absolute Fehler (MAE) ist eine statistische Metrik, die zur Messung der Genauigkeit eines Vorhersagemodells verwendet wird. Er gibt an, wie weit die Vorhersagen eines Modells im Durchschnitt von den tatsächlichen Werten abweichen. Der MAE ist eine einfache und intuitive Methode, um die Genauigkeit eines Modells zu bewerten und ist besonders nützlich bei der Bewertung von Regressionen oder Vorhersagen.

Um den mittleren absoluten Fehler zu berechnen, müssen Sie zunächst die Abweichung zwischen den Vorhersagen und den tatsächlichen Werten berechnen. Die Abweichung ist der Betrag des Unterschieds zwischen der Vorhersage und dem tatsächlichen Wert. Der Betrag wird verwendet, um sicherzustellen, dass negative und positive Abweichungen gleichermaßen gewichtet werden.

Nachdem Sie die Abweichungen für alle Vorhersagen berechnet haben, addieren Sie diese zusammen und teilen sie durch die Anzahl der Vorhersagen, um den Durchschnitt der Abweichungen zu erhalten. Dieser Durchschnitt der Abweichungen ist der mittlere absolute Fehler.

Ein Beispiel verdeutlicht den Berechnungsprozess: Angenommen, Sie haben ein Vorhersagemodell für die Preisvorhersage von Immobilien entwickelt. Sie haben dieses Modell anhand einer Trainingsdatenbasis erstellt und möchten nun die Genauigkeit überprüfen. Sie haben 20 Vorhersagen gemacht und die tatsächlichen Preise der Immobilien zur Verfügung.

Um den mittleren absoluten Fehler zu berechnen, ziehen Sie zuerst die Vorhersage von jedem tatsächlichen Preis ab und nehmen den Betrag der Differenz. Nehmen wir an, eine Vorhersage beträgt 300.000 Euro und der tatsächliche Preis liegt bei 280.000 Euro. Die Abweichung beträgt dann 20.000 Euro. Sie wiederholen diesen Schritt für jede Vorhersage und erhalten insgesamt 20 Abweichungen.

Als nächstes addieren Sie diese 20 Abweichungen zusammen und teilen sie durch die Anzahl der Vorhersagen (in diesem Fall 20), um den Durchschnitt zu berechnen. Wenn die Summe der Abweichungen beispielsweise 400.000 Euro beträgt, beträgt der mittlere absolute Fehler 400.000 Euro geteilt durch 20, also 20.000 Euro.

Der MAE wird in derselben Einheit wie die ursprünglichen Werte angegeben und gibt an, wie weit das Modell in Bezug auf den Durchschnitt tatsächlicher Werte abweicht. Je niedriger der mittlere absolute Fehler ist, desto genauer ist das Vorhersagemodell.

Es ist wichtig zu beachten, dass der mittlere absolute Fehler alle Abweichungen gleichermaßen gewichtet. Dies kann sowohl von Vorteil als auch von Nachteil sein, da möglicherweise bestimmte Abweichungen wichtiger sind als andere. In einigen Fällen kann es sinnvoll sein, andere Metriken wie den mittleren quadratischen Fehler (MSE) zu verwenden, der größere Abweichungen stärker gewichtet, um diese Unterschiede zu berücksichtigen.

Zusammenfassend ist der mittlere absolute Fehler eine wichtige statistische Metrik zur Bewertung der Genauigkeit von Vorhersagemodellen. Durch die Berechnung der durchschnittlichen Abweichung zwischen Vorhersagen und tatsächlichen Werten können Sie feststellen, wie gut Ihr Modell funktioniert. Je niedriger der MAE ist, desto genauer ist die Vorhersage. Wenn Sie die Genauigkeit Ihres Vorhersagemodells bewerten möchten, können Sie den mittleren absoluten Fehler als einfaches und zuverlässiges Maß verwenden.