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평균 절대 오차 (MAE)

MSE(3번) 의 형제 — 제곱 대신 절댓값 을 씁니다:

$\text{MAE}(\mathbf{y}_\text{pred}, \mathbf{y}_\text{true}) = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} |y^{(i)}_\text{pred} - y^{(i)}_\text{true}|$

MSE 와의 차이

이상치가 섞인 데이터에서 MAE는 MSE 보다 평가값이 왜곡되지 않습니다.

함수 mae(y_pred, y_true) 를 완성하세요.

#	이름	`y_pred`	`y_true`	기대
1	완벽 예측	`[1, 2, 3]`	`[1, 2, 3]`	`0`
2	균일 오차 1	`[2, 3, 4]`	`[1, 2, 3]`	`1`
3	부호 상관없음	`[0, 2]`	`[1, 1]`	`1`
4	이상치	`[0]`	`[100]`	`100`
5	MSE보다 이상치에 덜 민감	같은 데이터에 이상치 주입 시 증가폭