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2023年4月7日发(作者:英语三级a成绩查询)

回归模型效果评估系列2-MAE、MSE、RMSE、

MAPE(MAPD)

MAE、MSE、RMSE、MAPE(MAPD)这些都是常见的回归预测评吴丝蜀桐张高秋翻译 估指标,重温下它们的定义和区别以及优缺点吧

MAE(MeanAbsoluteError)平均绝对误差

是基础的评估⽅法,后⾯的⽅法⼀般以此为参考对⽐优劣。

MSE(MeanSquareError)平均平⽅差

对⽐MAE,MSE可以放⼤预测偏差较⼤的值,可以⽐较不同预测模型的稳定性,应⽤场最喜小儿亡赖下一句 景相对多⼀点南唐后主李煜生平简介 。

RMSE(RootMeanSquareError)⽅均根差

因为使⽤的是平均误差,⽽平均误差对异常点较敏感,如果回归器对某个点的回归值很不合理,那么它的孟浩然的简介资料 误差则⽐较⼤,从⽽会对RMSE

的值有较⼤影响,即平均值是⾮鲁棒的。

改进:使⽤误差的分位数来代替,如中位数来代替平均数。假登岳阳楼陈与义原文及翻译 设100愿你不负韶华 个数,最⼤的数再怎么改变,中位数也不会变,因此其对异常点具

有鲁棒性。

平均平⽅差/均⽅误差是回归任张元干贺新郎梦绕神州路 务最常⽤的性能度量。

MAPE(MeanAbsolutePercentageError,也叫meanabsolutepercentagedeviation(MAPD)

MAPE不仅仅考虑预测值与真实值的误差,还考虑了误差与真实值之间的⽐例,在某些场景下,⽐如房价从0.5w到5w之间,0.5预测成

1.0与5.0预测成4.5的差距是⾮常⼤的,在⼀些竞赛当中,MAPE也是常⽤的右溪记文言文翻译答案 ⽬标函数之⼀。

在统计领域是⼀个预测准确性的衡量指标。

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