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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/)*Σ|f(x_i)-y_i|其中: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/)*Σ|(f(x_i)-y_i)/y_i|其中: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)*Σw_i*|f(x_i)-y_i|其中: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。...
2023-12-21
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2023-05-31
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