平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)是回归模型评估中常用的一种误差度量方式。它衡量的是模型预测值与实际观测值之间差异的平均大小,但只考虑绝对值,不考虑正负。 MAE的计算公式: 对于一组数据点 (𝑥1,𝑦1), (𝑥2,𝑦2),...,(𝑥𝑛,𝑦𝑛)(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn),其预测值...
-误差分布的考量:MAE提供了一个关于所有误差的平均值的简单视图,但它不反映误差的分布。例如,两个不同的预测模型可能有相同的MAE,但一个模型可能在大多数情况下都表现得很好,只是偶尔有大的误差,而另一个模型可能在所有情况下都有小幅度的误差。这种差异在MAE中是不可见的。 -特定情境的适用性:在某些特定的应用...
偏差分别为：|2 - 3| = 1, |4 - 5| = 1, |6 - 7| = 1, |8 - 9| = 1, |10 - 11| = 1。总偏差为：1 + 1 + 1 + 1 + 1 = 5。因此，平均绝对误差为：MAE = 5 / 5 = 1。通过这个例子可以看出，平均绝对误差为1，表示预测值与实际值之间的平均差距为1。这个数值越小，说明模型...
直观易懂:MAE直接反映了平均预测误差,单位与原始数据一致,易于解释。 对异常值不敏感:由于没有平方运算,MAE对异常值的影响较小,更加稳健。 优化稳定:MAE损失函数的梯度平滑,使得优化算法收敛更加稳定。 缺点: 对大误差不敏感:MAE对较大的误差没有特别的惩罚,因此在某些需要更严格控制大误差的应用中可能不适用。 不...
MAE值越小,说明模型质量越好,预测越准确。 在计算MAE时,需要先获取基准模型在不同数据上的预测值和真实值,然后计算每个数据点的误差绝对值,最后将所有误差绝对值的平均值作为MAE的结果。 MAE是一种简单且常用的回归模型评估指标,但在实际应用中,还需要考虑其他因素,如数据分布、模型复杂度等。
这次讲一下平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)的原理介绍及MindSpore的实现代码。 一. 平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)介绍 平均绝对误差指的就是模型预测值 f(x) 与样本真实值 y 之间距离的平均值。其公式如下所示: MAE=1m∑i=1m|yi−f(xi)| ...
这次讲一下平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)的原理介绍及MindSpore的实现代码。 一. 平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)介绍 平均绝对误差指的就是模型预测值 f(x) 与样本真实值 y 之间距离的平均值。其公式如下所示: 为了简化讨论,忽略下标 i,m = 1,以 y-f(x) 为横坐标,MAE 为纵坐标,绘制其...
MAE(Mean Absolute Error,平均绝对误差)和 MSE(Mean Squared Error,均方误差)是常用的回归任务中用于评估模型性能的两种误差度量指标。 1. MAE (平均绝对误差): MAE 计算的是预测值与真实值之间的绝对差值的平均数,公式如下: 解释: MAE 衡量的是预测值与真实值之间的平均差异,越小表示模型预测越准确。它的单位与...
均方根误差(RMSE) 平均绝对误差(MAE) 标准差(Standard Deviation)的区别,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)是一种用于衡量回归问题中预测值与真实值之间平均绝对差异的目标函数。它可以衡量预测值与真实值之间的平均误差大小,具有较好的鲁棒性。下面详细讲解 MAE,并提供一个示例代码和公式。 MAE 的计算公式如下: MAE=1N∑i=1N∣yi−