Error absoluto promedio

El error absoluto promedio proporciona el promedio de la diferencia absoluta entre la predicción del modelo y el valor objetivo.

Detalles del error absoluto promedio

• Descripción: Promedio de la diferencia absoluta entre la predicción del modelo y el valor de destino
• Umbrales predeterminados: Límite superior = 80%
• Recomendación predeterminada:
  • Tendencia al alza: Una tendencia al alza indica que la métrica se está deteriorando. Los datos de opinión son ligeramente diferentes a los datos de entrenamiento.
  • Tendencia a la baja: Una tendencia a la baja indica que la métrica está mejorando. Esto significa que el reentrenamiento del modelo es efectivo.
  • Variación errática o irregular: Una variación errática o irregular indica que los datos de opinión no son coherentes entre evaluaciones. Incremente el tamaño mínimo de la muestra para el supervisor de calidad.
• Tipo de problema: Regresión
• Valores de gráfico: Último valor en el margen de tiempo
• Detalles de métricas disponibles: Ninguno

Cómo calcularlo

El error absoluto promedio se calcula sumando todos los errores absolutos y dividiéndolos por el número de errores.

                         SUM  | Yi - Xi | 
Mean absolute errors =  ____________________

                          number of errors