MAE和RMSE关系
时间: 2024-02-14 16:34:43 浏览: 209
python之MSE、MAE、RMSE的使用
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MAE(Mean Absolute Error)和RMSE(Root Mean Squared Error)都是常见的误差指标,用于衡量预测值与真实值之间的差异。
MAE计算方法为:将每个预测值与真实值之差的绝对值求和,然后除以观测样本数量,得到平均绝对误差。
RMSE计算方法为:将每个预测值与真实值之差的平方求和,然后除以观测样本数量,最后取平方根,得到均方根误差。
MAE和RMSE都是衡量误差的指标,但在一些情况下,它们的应用场景略有不同:
1. MAE更加关注预测值与真实值之间的绝对差异,它对异常值不敏感。因此,在一些实际应用中,如果异常值对结果影响较大,使用MAE可以更好地反映出这种情况。
2. RMSE则更加关注预测值与真实值之间的平方差异,它在一定程度上对异常值更为敏感。因此,在一些需要强调较大误差的场景中,使用RMSE可以更好地体现出这种情况。
总结起来,MAE和RMSE都是常见的误差指标,用于衡量预测值与真实值之间的差异,但在应用场景和对异常值的敏感程度上略有区别。
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