平均绝对误差多少合适,MAE误差是什么意思

平均绝对误差多少合适,MAE误差是什么意思

ˋωˊ MeanAbsoluteErrorRootMeanSquareError和MeanAbsoluteError都是测量两个向量（预测向量和目标值向量）之间距离的方法。 计算平方和的根(RMSE)和欧几里得均方误差，分析误差的离散度。最佳拟合结果是RMSE=0，值越小越好。5.Averageabsolutepercentageerror平均绝对百分比点误差(MAPE,MeanAbsolutePercentageError)可以理解

∩▽∩ 1.均方误差（MSE），结果越小越好。 2.均方根误差（RMSE），结果越小越好。 3.平均绝对误差（MAE），结果越小越好。 4.平均绝对百分比误差（MAPE），结果越小越好。 上述算法只测量预测误差1.1MeanAbsoluteErrorMAEMeanAbsoluteErrorMAE(MeanAbsoluteError)也称为L1normloss。 问题2：MAE的缺点是什么？ 虽然MAE可以更好地衡量回归模型的好坏，但是绝对值的存在使得函数不平滑，并且在某些点

相对平均偏差在0.2%以下为宜。 相对偏差是指某项测量的绝对偏差与平均值的百分比，相对偏差只能用来衡量单次测量结果偏离平均值的程度。 进行分析时，以0.2%以下的相对均值偏差为宜。 根据查询相关公开资料，相对偏差是指某项测量的绝对偏差与平均值的百分比，相对偏差只能用来衡量单次测量结果与平均值的差值。

平均绝对误差(MAE)MAE用于描述预测值与实际值之间的差异。 值越低越好。 假设ty_i是真实值，f_i是对应的预测值，n个样本的MAE可以由下式给出：MAE=\frac{1}{n}\1.均方误差(MSE)，结果越小越好。 2.均方根误差（RMSE），结果越小越好。 3.平均绝对误差（MAE），结果越小越好。 4.平均绝对百分比误差（MAPE），结果越小越好。