平均绝对误差怎么计算（平均绝对误差）

平均绝对误差怎么计算？

平均绝对误差（MAE）是预测模型性能的度量标准之一，用于衡量预测值与实际值之间的平均绝对误差。MAE的计算公式为：

MAE = (1/n) * Σ |f(x_i) - y_i|

其中：

• n 是样本总数
• f(x_i) 是预测值
• y_i 是实际值

MAE的优点和缺点

• 优点：MAE对异常值不敏感，计算简单，易于理解。
• 缺点：MAE对预测误差的分布不敏感，不考虑预测误差的正负，因此可能无法准确反映模型的性能。

MAE的应用

• MAE常用于评价回归模型的性能，特别是当预测值和实际值都是连续值时。
• MAE还可以用于评估分类模型的性能，但此时需要将分类模型的输出转换为连续值，例如使用概率估计或置信度评分。

MAE的变体

• 平均绝对百分误差（MAPE）是MAE的一种变体，用于衡量预测值与实际值之间的相对误差。MAPE的计算公式为：

MAPE = (1/n) * Σ |(f(x_i) - y_i) / y_i|

其中：

• n 是样本总数

• f(x_i) 是预测值

• y_i 是实际值

• 加权平均绝对误差（WMAE）是MAE的另一种变体，用于考虑不同预测值的重要性。WMAE的计算公式为：

WMAE = (1/Σw_i) * Σ w_i * |f(x_i) - y_i|

其中：

• n 是样本总数
• f(x_i) 是预测值
• y_i 是实际值
• w_i 是每个预测值的重要性权重

结论

MAE是衡量预测模型性能的常用度量标准，简单易懂，对异常值不敏感。然而，MAE对预测误差的分布不敏感，不考虑预测误差的正负，因此可能无法准确反映模型的性能。