In which situation would you most strongly consider MAE over RMSE as a regression metric?

Đáp án đúng: "like predicting time to failure for a machine where we expect a long tailed distribution of values". RMSE bình phương sai số trước khi lấy trung bình nên phạt rất nặng những sai số lớn; với phân phối đuôi dài (long-tailed), vài máy hỏng rất muộn sẽ tạo sai số khổng lồ và chi phối toàn bộ RMSE. MAE lấy trung bình trị tuyệt đối nên bền vững hơn trước ngoại lai, phản ánh sai số điển hình tốt hơn. "where we would like to interpret the error metric in terms of the original units" không phân biệt được hai thước đo, vì cả MAE lẫn RMSE đều mang đơn vị gốc. "like predicting daily temperature where we expect a small range of values" là trường hợp sai số nhỏ và đều, hai thước đo cho kết quả gần nhau nên không có lý do mạnh để ưu tiên MAE. "like predicting the category or topic associated with a document" là bài toán phân loại, không dùng thước đo hồi quy. "as a squared version of the original units" mô tả MSE, không phải MAE hay RMSE.