MAE MSE RMSE R2 RMSLE MAPE 都是什么意思

MAE: Mean Absolute Error，平均绝对误差，是预测值与真实值之差的绝对值的平均值。

MSE: Mean Squared Error，均方误差，是预测值与真实值之差的平方的平均值。

RMSE: Root Mean Squared Error，均方根误差，是均方误差的平方根，用于衡量预测值与真实值之间的误差大小。

R2: R-squared，决定系数，是用于评估模型拟合优度的指标，取值范围为0-1，越接近1表示拟合程度越好。

RMSLE: Root Mean Squared Logarithmic Error，均方根对数误差，是对数形式下的预测值与真实值之差的平方的平均值的平方根。

MAPE: Mean Absolute Percentage Error，平均绝对百分比误差，是预测值与真实值之差的绝对值与真实值之比的平均值，用于衡量预测值相对于真实值的误差大小。

相关问题

mse、mae、rmse、r2、mape

这些是常见的评估指标，用于衡量机器学习模型在回归任务中的性能。下面是每个指标的解释：

1. MSE (Mean Squared Error，均方误差)：计算预测值与真实值之间差异的平方的平均值。MSE越小表示模型的预测越准确。

2. MAE (Mean Absolute Error，平均绝对误差)：计算预测值与真实值之间差异的绝对值的平均值。MAE越小表示模型的预测越准确。

3. RMSE (Root Mean Squared Error，均方根误差)：MSE的平方根。RMSE也用于衡量模型的预测准确性，与MSE类似，但RMSE更容易解释。

4. R2 (R-squared coefficient，决定系数)：用于衡量模型对观测数据的拟合程度，即模型能够解释目标变量的方差的比例。R2的取值范围为0到1，越接近1表示模型越好。

5. MAPE (Mean Absolute Percentage Error，平均绝对百分比误差)：计算预测值与真实值之间的百分比误差的平均值。MAPE可以用来衡量模型在预测百分比变化时的准确性。

这些评估指标都有不同的优缺点，选择使用哪种指标取决于具体的问题和需求。

mse、mae、rmse、r2、mape的计算公式

这是每个评估指标的计算公式：

1. MSE (Mean Squared Error，均方误差)：
MSE = (1/n) * Σ(y_true - y_pred)^2
其中，n表示样本数量，y_true表示真实值，y_pred表示预测值。

2. MAE (Mean Absolute Error，平均绝对误差)：
MAE = (1/n) * Σ|y_true - y_pred|
其中，n表示样本数量，y_true表示真实值，y_pred表示预测值。

3. RMSE (Root Mean Squared Error，均方根误差)：
RMSE = √(MSE)
其中，MSE表示均方误差。

4. R2 (R-squared coefficient，决定系数)：
R2 = 1 - (SSR/SST)
其中，SSR表示残差平方和（Sum of Squares Residual），SST表示总平方和（Sum of Squares Total）。
SSR = Σ(y_true - y_pred)^2
SST = Σ(y_true - y_mean)^2

5. MAPE (Mean Absolute Percentage Error，平均绝对百分比误差)：
MAPE = (1/n) * Σ(|(y_true - y_pred)/y_true| * 100)
其中，n表示样本数量，y_true表示真实值，y_pred表示预测值。

这些公式可以用于计算相应的评估指标，以评估回归模型的性能。