平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)
时间: 2024-06-03 12:05:38 浏览: 20
平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)都是评估预测模型好坏的指标。
其中,平均绝对误差(MAE)是预测值与真实值之间差值的绝对值的平均数,它能够反映出模型的预测精度,其计算公式为:MAE = (|真实值 - 预测值|之和)/ 样本数量。
均方根误差(RMSE)则是预测值与真实值之间差值的平方的平均数再开根号,RMSE可以反映出预测误差的标准差,其计算公式为:RMSE = sqrt((真实值 - 预测值)^2之和/ 样本数量)。
平均绝对百分比误差(MAPE)则是用预测值与真实值之间差值的绝对值除以真实值再取平均数,可以用来衡量模型对不同样本的预测精度,其计算公式为:MAPE = (|真实值 - 预测值|/ 真实值之和)* 100% / 样本数量。
相关问题
平均绝对误差百分比MAPE
平均绝对误差百分比(MAPE)是一种用于衡量预测模型精度的指标,它计算预测值与实际值之间的绝对误差百分比的平均值。MAPE 的计算公式为:
MAPE = (1/n) * Σ(|(实际值-预测值)/实际值|) * 100%
其中,n 表示样本数量,Σ 表示求和符号,| | 表示绝对值。MAPE 的取值范围为 0% 到正无穷,越小表示模型预测结果越准确。
需要注意的是,当实际值为 0 时,MAPE 的计算会出现问题,因为分母为 0。此时可以使用其他指标,比如平均绝对误差(MAE)或均方根误差(RMSE)。
请分别给出以下参数的合适的范围并说明取值多少为表现良好,均方根误差(RMSE),均方误差(MSE),平均绝对误差(MAE),平均相对百分误差(MAPE),决定系数R2
答:均方根误差(RMSE):一般而言,取值越低越好,一般取值小于0.5为表现良好;均方误差 (MSE):也是一般而言取值越低越好,一般取值小于0.2为表现良好;平均绝对误差(MAE):一般取值小于0.1为表现良好;平均相对百分误差(MAPE):一般取值小于10%为表现良好;决定系数R2:一般取值大于0.8为表现良好。
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