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RMSE MAE MAPE

时间: 2024-02-10 12:47:29 浏览: 159

RMSE是指对MSE（均方误差）开方之后得到的结果，用于衡量预测值与真实值之间的差异。 MAE代表平均绝对误差损失（Mean Absolute Error Loss），它计算的是预测值与真实值之间的绝对差值的平均值。 MAPE是指平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error），它是计算预测值与真实值之间的百分比差异的平均值。相比于RMSE和MAPE，MAE有一个优势，就是对离群点不敏感，具有更强的包容性。因为MAE计算的是误差的绝对值，无论误差是大于1还是小于1，惩罚力度都是一样的，权重相同。 RMSE和MAPE的损失值与误差之间存在平方关系或百分比关系，当误差越大时，它们的损失值也会相应增大，对模型训练产生更大的影响。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [深度学习常用损失MSE、RMSE、MAE和MAPE](https://blog.csdn.net/weixin_48018951/article/details/129611907)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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