如何对MAE,MAPE,MSE进行friedman测试
时间: 2024-06-02 11:12:53 浏览: 10
Friedman测试是一种非参数的多重比较方法,用于比较多个算法或模型在多个数据集上的性能。在使用Friedman测试对MAE,MAPE,MSE进行比较时,需要先将每个算法或模型在每个数据集上的表现得分进行排名,然后计算每个算法或模型在所有数据集上的平均排名。
下面是使用Friedman测试对MAE,MAPE,MSE进行比较的步骤:
1. 将每个算法或模型在每个数据集上的表现得分进行排名,得到每个算法或模型在每个数据集上的排名序列。
2. 计算每个算法或模型在所有数据集上的平均排名,得到每个算法或模型的平均排名。
3. 计算每个算法或模型的平均排名的秩和,得到Friedman统计量。
4. 计算Friedman统计量的p值,判断是否存在显著性差异。
5. 如果存在显著性差异,可以使用后续的多重比较方法(如Nemenyi检验)进行两两比较,得到哪些算法或模型在性能上存在显著差异。
需要注意的是,Friedman测试对于每个算法或模型的性能得分没有要求,可以是MAE、MAPE、MSE等任意指标。但是,不同的指标可能会对结果产生影响,需要根据具体情况进行选择。
相关问题
MAE/MSE/MAPE
MAE、MSE和MAPE是常用的评估指标,用于衡量预测模型的性能和准确度。
1. MAE(Mean Absolute Error,平均绝对误差)是预测值与真实值之间差值的绝对值的平均值。它衡量了预测值与真实值之间的平均误差大小,其计算公式为:MAE = (|预测值-真实值|)的平均值。MAE的值越小,表示模型的预测误差越小。
2. MSE(Mean Squared Error,均方误差)是预测值与真实值之间差值的平方的平均值。它衡量了预测值与真实值之间的平均误差的平方大小,其计算公式为:MSE = ((预测值-真实值)^2)的平均值。MSE的值越小,表示模型的预测误差越小。
3. MAPE(Mean Absolute Percentage Error,平均绝对百分比误差)是预测值与真实值之间差值的绝对值占真实值的百分比的平均值。它衡量了预测值与真实值之间的平均百分比误差大小,其计算公式为:MAPE = (|预测值-真实值|/真实值)的平均值 * 100%。MAPE的值越小,表示模型的预测误差越小。
mape与mae,mse关系
MAPE(Mean Absolute Percentage Error), MAE(Mean Absolute Error)和MSE(Mean Squared Error)都是常用的衡量预测结果与真实值之间误差的指标。
MAPE和MAE都是衡量预测值与实际值之间误差的绝对值,但是MAPE将误差转化为百分比,因此可以更好地评估预测结果的百分比误差。另一方面,MAE更加注重绝对误差的大小。
MSE则是衡量预测值与实际值之间误差的平方值的平均值。相比于MAE,MSE更加注重较大误差的影响,因为误差的平方值会放大误差的大小。
综上所述,MAPE、MAE和MSE都是常用的衡量预测结果与真实值之间误差的指标,但是它们各自关注的误差方面不同,应根据具体的应用场景选择合适的指标。
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