1. MAE,即平均绝对误差,是预测值与真实值的绝对误差平均值。公式为: 2. MedianAE,即绝对误差中位数,是预测值与真实值的绝对误差的中位数。对目标变量异常值有较好健壮性。 3. MSE,即均方误差,是预测值与真实值的绝对平方误差平均值。公式为: 4. RMSE,即均方根误差,是MSE的平方根。 5. MSLE,即均方对数...
MAE的取值范围是[0,+∞),当预测值与真实值完全吻合时等于0,即完美模型;误差越大,该值越大。 3. MAPE(Mean Absolute Percentage Error):平均绝对百分比误差 MAPE(Mean Absolute Percentage Error):平均绝对百分比误差,是常用于评价预测值和实际值之间误差的度量方式,是衡量预测值准确程度的重要指标。MAPE是以百分比...
MAE(平均绝对误差)、MSE(均方误差)、和MAPE(平均绝对百分比误差)是用于评估模型预测性能的几种常用指标。它们各有优缺点,适用于不同的场景。 MSE(均方误差) 定义: MSE是预测值与真实值之差的平方的平均值。 公式: MSE=1n∑i=1n(yi−y^i)2 优点: 对于大误差更敏感,因其平方项会放大这种差异,有助于捕捉...
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...
MAPE(Mean Absolute Percentage Error)基本假设侧重预测值与真实值误差百分比的平均表现 。MAE假设误差分布较为均匀 。MAE不考虑误差方向,只关注误差大小 。MAE假设数据中的异常值影响相对较小 。例如在简单线性回归中MAE可有效衡量预测准确性 。MAPE假设预测值和真实值都不为零 。MAPE以百分比衡量误差,更直观反映相对误...
MAPE,平均绝对百分比误差,Mean absolute percentage error,此指标对相对误差敏感,不会因目标变量的全局缩放而改变,适合目标变量量纲差距较大的问题。 MAPE(y,y~)=1nsamples∑i=0nsamples−1|yi−y~i|max(ϵ,|yi|) MedianAPE,绝对百分比误差中位数,Median absolute percentage error,同样适合目标变量量纲差...
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。3....
MAE：是预测值与真实值的绝对误差的平均值。对异常值不敏感，但能够反映预测误差的平均水平。MSE：是预测值与真实值的绝对平方误差的平均值。对异常值较敏感，因为平方会放大误差。RMSE：是MSE的平方根，具有与原始数据相同的量纲。便于理解和比较，常用于衡量预测值的离散程度。MAPE：是预测值与真实值的...
回归模型效果评估系列2-MAE、MSE、RMSE、MAPE(MAPD) MAE(Mean Absolute Error) 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(Mean Square Error) 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,应用场景相对多一点。
模型评估 | 机器学习回归模型评价(RMSE、MAE、MAPE) RMSE、MAE、MAPEfunction result(true_value,predict_value,type) disp(type) rmse=sqrt(mean((true_value-predict_value).^2)); disp(['根均方差(RMSE):',num2str(rmse)]) mae=mean(abs(true_value-predict_value)); disp(['平均绝对误差(MAE):',...