1.平均绝对误差(MAE): *定义: MAE =∑|actual - predicted| / n *范围: [0,∞) *解释:衡量预测值与实际值之间的绝对误差的平均值。 2.平均相对百分比误差(MAPE): *定义: MAPE =∑|(actual / predicted) - 1| / n×100% *范围: [0%,∞%) *解释:衡量预测值与实际值之间的相对误差的平均百分比...
均方误差 MSE(Mean Square Error) 均方根误差 RMSE(Root Mean Square Error) 平均绝对百分比误差 MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 其中,MAE和MSE使用较为广泛。 需要根据不同比赛的不同评价指标进行选择。 通常,sklearn.metrics中评估函数以_score结尾返回一个值,越大越好,而函数以_error或者_loss结尾则返回...
MAE与MAPE类似,也是一种衡量预测值与实际值之间绝对差异的指标。不过,MAE不考虑实际值的大小,只关注绝对差异的平均值。这使得MAE在评估不同量级的预测问题时更加公平。然而,MAE同样无法反映预测值与实际值之间的相对误差和预测方向。 MAPE的适用范围与局限性 MAPE广泛应用...
平均绝对误差越小,说明预测结果越接近实际值。平均绝对误差的计算公式如下: MAE = (1/n) *Σ|yi - i| 4.平均绝对误差百分比(MAPE):平均绝对误差百分比是平均绝对误差与实际值的比值。它表示预测结果与实际值之间的误差占实际值的百分比。平均绝对误差百分比越小,说明预测结果越接近实际值。平均绝对误差百分比的...
MAPE 平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error) 平均绝对百分比误差是用于评估预测性能的最受欢迎的指标之一。 由以下公式给出。 其中At代表实际值,而Ft是预测值。 在这种情况下,如果我们正在做一般回归问题(预测一个人的体重或房屋价格),我们可以将t解释为观察值,或者将其解释为时间序列分析中的时间指数。
平均绝对误差 (MAPE) 平均绝对误差 (MAPE) 衡量实际值与预测值之间的相对差距。它是所有绝对误差的平均值,表示为百分比。 计算方法 MAPE = ((|实际值 - 预测值| / 实际值) · 100%) / n 其中: · n:数据点的数量 优点 MAPE 的优点包括: · 对异常值敏感,可以识别极端偏差。 · 易于理解和解释,因为...
平均绝对误差反映的是预测值与实际观测值之间的相对差距，它对异常值的影响较大，因为百分比误差会放大异常值的影响。因此，当数据中不存在或异常值较少时，使用MAPE作为评价指标更为合适。3. 应用范围上的区别：由于MAE对异常值的影响较小，因此在实际应用中，MAE常用于回归分析、时间序列分析等领域，以...
平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）是预测值和真实值之间差的绝对值的平均数。它通过将每个样本的...
平均绝对百分比误差(MAPE)是衡量预测模型精度的一个重要指标,它反映了预测值与实际值之间相对误差的平均百分比。以下是对MAPE的详细解释: 一、MAPE的定义与计算方法 MAPE,即平均绝对百分比误差,是通过计算预测值与实际值之间相对误差的平均百分比来评估模型性能的。其计算公式为:MAPE =...
MAE=(1/n)*Σ,y_i-ŷ_i 平均绝对误差与均方误差和均方根误差不同,它不考虑误差的平方,而是直接取绝对值。平均绝对误差越小,表示预测值与真实值之间的差异越小,模型的拟合效果越好。 除了以上三大评价指标,还有其他的指标可以用来评价回归模型的拟合效果,如平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数(R²)。每个指...