ARIMA 모델 검증 및 예측 정확도 평가

평균 절대 오차 (Mean Absolute Error, MAE)

 

MAE는 회귀 문제에서 모델의 정확도를 평가하는데 사용되는 방법 중 하나이다.

 

MAE는 실제값과 예측값 간의 차이의 절대값의 평균을 의미한다. 

이는 모델의 예측이 얼마나 정확한지를 나타내는 지표로, 값이 낮을수록 더 정확한 예측을 의미한다. 

 

장점

• 모든 오차의 절대값을 평균을 계산하므로, 예측하고자 하는 단위가 동일하다. (예: MAE가 5라면 모델이 평균적으로 실제값과 5정도 차이남을 나타낸다.)
• 다른 평가 지표에 비해 이상치에 덜 민감하다.

 

단점

• 모든 오차를 동일하게 취급하므로, 특정 오차에 가중치를 주고싶을 경우 부적절한 평가방법일 수 있다.