预测误差 计算公式
时间: 2024-02-10 08:07:16 浏览: 50
以下是几种预测误差的计算公式:
1. 平均绝对误差MAE,其能更好地反映预测值与真实值误差的实际情况,计算公式如下:
$$
MAE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_i-\hat{y_i}|
$$
其中,$y_i$为真实值,$\hat{y_i}$为预测值,$n$为样本数。
2. 均方误差MSE,其计算公式为:
$$
MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y_i})^2
$$
其中,$y_i$为真实值,$\hat{y_i}$为预测值,$n$为样本数。
3. 平均绝对百分误差MAPE,其计算公式为:
$$
MAPE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\frac{|y_i-\hat{y_i}|}{y_i}\times100\%
$$
其中,$y_i$为真实值,$\hat{y_i}$为预测值,$n$为样本数。
4. R2(R-Square),其计算公式为:
$$
R^2=1-\frac{\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y_i})^2}{\sum_{i=1}^{n}(y_i-\bar{y})^2}
$$
其中,$y_i$为真实值,$\hat{y_i}$为预测值,$\bar{y}$为真实值的平均值,$n$为样本数。
相关问题
均方误差计算公式python
均方误差(Mean Squared Error,MSE)的计算公式如下:
$MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y_i})^2$
其中,$n$ 表示样本数量,$y_i$ 表示真实值,$\hat{y_i}$ 表示预测值。
在 Python 中,可以使用以下代码计算均方误差:
```python
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# y_true 表示真实值,y_pred 表示预测值
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
```
需要注意的是,使用 sklearn.metrics 库需要先安装 scikit-learn 包。
mse均方误差计算公式
均方误差(Mean Squared Error,MSE)是一种用于衡量预测值与真实值之间误差大小的指标。它的计算公式如下:
MSE = (1/n) * Σ(i=1 to n) (yi - ŷi)^2
其中,n表示样本数量,yi表示第i个样本的真实值,ŷi表示模型对第i个样本的预测值。Σ表示求和符号。该公式计算的是预测值与真实值之差的平方和的平均值。MSE越小,表示模型的预测效果越好。
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