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。

相关问题

r语言计算MAE、MSE、RMSE、MAPE

在R语言中，计算MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均绝对百分比误差）是很常见的统计操作，用于评估模型预测值与实际值之间的差异。以下是使用R语言进行这些计算的基本方法：

1. MAE（Mean Absolute Error）：

mae <- mean(abs(actual - predicted))

2. MSE（Mean Squared Error）：

mse <- mean((actual - predicted)^2)

3. RMSE（Root Mean Squared Error）：

rmse <- sqrt(mean((actual - predicted)^2))

4. MAPE（Mean Absolute Percentage Error）：

mape <- mean(abs((actual - predicted) / actual)) * 100

在以上代码中，`actual`代表实际值的向量，而`predicted`代表对应的预测值向量。计算MAPE时要注意除数不能为零，否则会导致错误。为了避免这种情况，可以加入条件判断来处理零值。

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。