rmse、MAPE一般为多少能接受
时间: 2024-06-06 22:05:38 浏览: 12
RMSE和MAPE都是评估模型预测误差的指标,接受的标准会因应用场景不同而有所不同。一般来说,RMSE和MAPE的可接受范围应该根据具体问题和数据集进行评估,以确定何时模型能够被视为可行的。一般来说,较小的RMSE和MAPE值表示模型的预测性能更好,但具体的可接受范围需要结合实际情况来评估。在一些行业和领域,例如金融、医疗等,对预测误差的要求可能更为严格,因此RMSE和MAPE的可接受范围也会更小。
相关问题
怎么评估rmse、MAPE的可接受范围
RMSE(均方根误差)和MAPE(平均绝对百分比误差)是常用的评估预测模型的指标。它们的可接受范围通常取决于具体应用场景,一般需要根据实际情况进行判断。
通常来说,RMSE越小,表示预测模型的准确性越高。在一些具体的应用场景中,可以根据历史数据的范围和变化情况来判断RMSE的可接受范围。例如,在股票市场预测中,由于股价波动较大,RMSE的可接受范围可能比在气象预测中小。
MAPE表示预测误差在实际值中所占的百分比,其值越小,表示预测模型的准确性越高。通常来说,MAPE的可接受范围也需要根据具体应用场景来判断。例如,在销售预测中,MAPE可接受范围通常在10%以内,但在其他领域可能会有不同的要求。
总的来说,对于RMSE和MAPE的可接受范围,需要根据具体应用场景进行评估和判断,同时还需要考虑到历史数据的范围和变化情况等因素。
RMSE MAE MAPE
RMSE是指对MSE(均方误差)开方之后得到的结果,用于衡量预测值与真实值之间的差异。 MAE代表平均绝对误差损失(Mean Absolute Error Loss),它计算的是预测值与真实值之间的绝对差值的平均值。 MAPE是指平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error),它是计算预测值与真实值之间的百分比差异的平均值。
相比于RMSE和MAPE,MAE有一个优势,就是对离群点不敏感,具有更强的包容性。因为MAE计算的是误差的绝对值,无论误差是大于1还是小于1,惩罚力度都是一样的,权重相同。 RMSE和MAPE的损失值与误差之间存在平方关系或百分比关系,当误差越大时,它们的损失值也会相应增大,对模型训练产生更大的影响。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习常用损失MSE、RMSE、MAE和MAPE](https://blog.csdn.net/weixin_48018951/article/details/129611907)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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