平均绝对误差损失函数 MAE=(1/n)*Σ,预测值-真实值 其中n表示数据点的个数,Σ表示对所有数据点求和。 平均绝对误差的主要特点是简单易懂,容易计算和解释。与其他损失函数相比,如均方误差(Mean Squared Error,MSE),平均绝对误差更具有鲁棒性,不受异常值的影响。因为它只考虑误差的绝对值,而不管误差的方向。相比...
而且 MAE 大部分情况下梯度都是相等的,这意味着即使对于小的损失值,其梯度也是大的。这不利于函数的收敛和模型的学习。 值得一提的是,MAE 相比 MSE 有个优点就是 MAE 对离群点不那么敏感,更有包容性。因为 MAE 计算的是误差 y-f(x) 的绝对值,无论是 y-f(x)>1 还是 y-f(x)<1,没有平方项的作用,...
RMSE先计算预测值与实际值的差的平方,再求平均数的平方根;而MAE则直接计算预测值与实际值的差的绝对值,然后求平均数。 敏感性:RMSE对大误差更为敏感,因为误差被平方后,大误差会被放大。这有助于在需要严格控制大误差的应用场景(如金融预测)中使用RMSE。相比之下,MAE对所有误差一视同仁,无论误差大小都给予相同...
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...
MATLAB中平均绝对误差(MAE)的计算 1. 平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)的概念 平均绝对误差是一种常用的回归问题损失函数,用于衡量模型预测值与实际值之间差异的绝对值的平均。MAE的计算公式如下: MAE=1n∑i=1n∣yi−y^i∣\text{MAE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |y_i - \hat{y}_i...
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,绘制其损失函数的图形: 直观上来看,MAE 的曲线呈 V 字型,连续但在 y-f(x)=0 处不可...
四、 MAE与MSE的比较 通常来说,利用均方差更容易求解,但平方绝对误差则对于局外点更鲁棒。 在机器学习的模型通常是用来找到使目标函数最小的点。在最小值处每一种损失函数都会得到最小值。 MAE优于MSE的情况 由上图可知,当预测值与目标值很接近,误差与方差都很小,而由于局外点的存在使得 MSE误差变得很大。
此外,在机器学习领域,MAE常作为回归模型的损失函数,用于训练模型并评估其性能。通过计算MAE,可以直观地了解模型预测结果与实际结果之间的差异,从而为模型的优化和选择提供指导。 绝对平均误差的优缺点分析 绝对平均误差作为衡量预测准确性的指标,具有直观易懂、计算简便等优点。它能够直接反映出...
同时,MAE损失函数在结果的衡量上也比均方误差MAE更加精确,更能反映数据的真实性,以及模型拟合结果的可靠性。 MAE损失函数具有广泛的应用前景,它不仅可以应用于模型评估,而且可以应用于模型优化,提高模型的准确性和准确性。MAE损失函数的优势在于它可以有效识别数据的分布特征,从而更准确的描述模型的表现情况,从而确定模型...
MAE:通常用于在连续变量数据上测量性能。它对异常值不是很敏感,因为它不会惩罚错误。 MSE:最常用的指标之一,当数据集包含大量噪声时,它最没用。但当数据集包含异常值(太高或太低)时,它最有用。 RMSE:在RMSE中,误差在平均之前先平方,这意味着RMSE为更大的错误分配更高的权重。这表明当存在大错误并且它们会极...