Mittlerer absoluter Fehler (MAE)
Definition
MAE misst den durchschnittlichen absoluten Abstand zwischen Vorhersage und tatsächlichem Wert.
Der Mittelwert der absoluten Abstände zwischen Vorhersage und Beobachtung; alle Fehler gehen linear und in der Einheit der Zielgröße ein.
Einfach erklärt
Wie die durchschnittliche Entfernung zwischen einer Schätzung und dem richtigen Ergebnis, ohne auf die Richtung zu achten.
Warum das im Alltag wichtig ist
Hilft, Modellqualität, Grenzen und technische Entscheidungen realistisch einzuordnen.
Beispiel aus dem Mittelstand
Ein Absatzmodell liegt im Mittel 8 Stück neben dem tatsächlichen Wert.
Grenzen und Fallstricke
- MAE verschleiert die Fehlerrichtung und gewichtet große Fehler schwächer als MSE.
Entstehung & Geschichte
MAE ist ein klassisches Regressionsmaß; seine heutige Nutzung ist in Statistik- und ML-Bibliotheken standardisiert.
Anwendung im Mittelstand
- Mögliche Anwendung: Ein Planungsteam vergleicht Absatzprognosen mit zurückgehaltenen Istwerten. Es prüft den MAE zusammen mit Fehlerrichtung und großen Einzelfehlern, bevor es ein Modell auswählt.
Häufige Fragen
Was bedeutet Mittlerer absoluter Fehler (MAE)?
Der Mittelwert der absoluten Abstände zwischen Vorhersage und Beobachtung; alle Fehler gehen linear und in der Einheit der Zielgröße ein.
Worauf sollte man achten?
MAE verschleiert die Fehlerrichtung und gewichtet große Fehler schwächer als MSE.
Quellen
Quelle geprüft am 10.10.2026. Redaktionelle Anwendungsbeispiele sind hypothetisch; kein Nachweis realer Kundenergebnisse.
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