ME MAE MPE MAPE 的公式
时间: 2023-11-10 21:06:25 浏览: 116
当我没有上下文时,我无法确定这些缩写的具体含义。通常情况下,这些评估指标的计算公式如下:
- ME(Mean Error):平均误差,计算预测值与真实值之间的平均差异。
ME = Σ (预测值 - 真实值) / 样本数量
- MAE(Mean Absolute Error):平均绝对误差,计算预测值与真实值之间的绝对差异的平均值。
MAE = Σ |预测值 - 真实值| / 样本数量
- MPE(Mean Percentage Error):平均百分比误差,计算预测值与真实值之间的百分比差异的平均值。
MPE = (Σ (预测值 - 真实值) / 真实值) / 样本数量
- 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绝对百分比差异的平均值。
MAPE = (Σ |(预测值 - 真实值) / 真实值|) / 样本数量
请注意,这些公式可能因具体领域和应用而有所不同。在特定情况下,可能会有其他评估指标和公式。
相关问题
ME MAE MPE MAPE
这些是一些常见的评估指标:
- ME(Mean Error):平均误差,计算预测值与真实值之间的平均差异。
- MAE(Mean Absolute Error):平均绝对误差,计算预测值与真实值之间的绝对差异的平均值。
- MPE(Mean Percentage Error):平均百分比误差,计算预测值与真实值之间的百分比差异的平均值。
- 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绝对百分比差异的平均值。
这些指标通常用于衡量预测模型的准确性和误差程度。
ME RMSE MAE MPE MAPE MASE ACF1分别表示什么
这是一个统计学中常用的评估指标,具体含义如下:
- ME (Mean Error):预测值与真实值之差的平均值。
- RMSE (Root Mean Squared Error):均方根误差,是预测值与真实值之差的平方的平均值的开方。
- 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。
- MPE (Mean Percentage Error):平均百分比误差,是预测值与真实值之差的百分比的平均值。
- 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的百分比的平均值。
- MASE (Mean Absolute Scaled Error):平均绝对缩放误差,是用预测值与真实值之差的绝对值除以历史数据的平均绝对误差得到的一个相对误差指标。
- ACF1 (Autocorrelation Function 1):自相关系数,是用来度量时间序列中每个时刻与其前面某个时刻之间的相关性。ACF1 表示时间序列在一个时间步长(lag)之后的自相关系数。