טעות מוחלטת ממוצעת

בסטטיסטיקה, טעות מוחלטת ממוצעת או שגיאה מוחלטת ממוצעת (Mean Absolute Error או בקיצור MAE) של אומד מודדת את ממוצע גודל ה"טעויות", כלומר ההבדל בין האומד לבין מה שנאמד. ההבדל נובע בגלל האקראיות או בגלל שהאומד לא לוקח בחשבון מידע שיכול לייצר אומד מדויק יותר. מחשבים אותה על ידי סכימת כלל השגיאות המוחלטות חלקי גודל הדגימה:

$$\mathrm {MAE} ={\frac {\sum _{i=1}^{n}\left|y_{i}-x_{i}\right|}{n}}={\frac {\sum _{i=1}^{n}\left|e_{i}\right|}{n}}$$

שימושים והשוואות

משתמשים במטריקה זאת בשביל להעריך נכונות ניבויים של מודלי למידת מכונה (בתחום זה הן נקראות מטריקות הערכה). מטריקת הערכה נפוצה אחרת בה נהוג להשתמש בהקשר זה היא טעות ריבועית ממוצעת (שר"ב). ההבדל בינהם היא ש-שר"ב "מענישה" יותר (נותנת משקל רב יותר) עבור שגיאות גדולות יותר (זאת בשל ההעלאה בריבוע), ולכן יותר רגישה לחריגים חשודי טעות מאשר טעות מוחלטת ממוצעת. מטריקת ההערכה אחרת היא הפסד הובר, שהיא שילוב שתי המטריקות.