均方误差 均方根误差及平均绝对误差思维导图

* **误差衡量指标**
* **均方误差 (MSE)**
* **定义**
* 统计学中常用评估模型预测精度
* 预测值与真实值差的平方的平均
* **公式**
* \( MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2 \)
* **优点**
* 对异常值敏感
* 反映误差的总体大小

* **均方根误差 (RMSE)**
* **含义**
* MSE 的平方根，简化单位
* **公式**
* \( RMSE = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2} \)
* **解释性**
* 易于理解，直接度量误差范围

* **平均绝对误差 (MAE)**
* **定义**
* 单位偏差的绝对值平均
* **公式**
* \( MAE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}|y_i - \hat{y}_i| \)
* **特点**
* 不受异常值影响，对极端误差更稳健

* **对比**
* MSE 适合连续型数据，关注细节误差
* RMSE 是其简化形式，直观易读
* MAE 更能抵抗离群值，适合不均匀分布的数据