MAE计算公式excel
时间: 2024-06-10 19:02:15 浏览: 21
MAE是平均绝对误差(Mean Absolute Error)的缩写,它是衡量预测值与真实值之间差异的指标之一。MAE计算公式如下:
MAE = Σ|预测值-真实值| / 样本数量
其中,Σ表示对所有样本求和,| |表示绝对值。MAE越小表示模型预测的结果越准确。
在Excel中,可以使用AVERAGE函数计算MAE。假设预测值在A列,真实值在B列,样本数量为n,则MAE计算公式为:
= AVERAGE(ABS(A1:A{n}-B1:B{n}))
其中,ABS函数用于求绝对值。将该公式输入到一个空白单元格中,即可得到MAE的计算结果。
相关问题
bp神经网络mae计算公式
bp神经网络是一种常用的人工神经网络,用于解决分类和回归问题。而MAE(Mean Absolute Error)是一种回归问题中常用的性能评估指标。它表示预测值与真实值之间的平均绝对误差。BP神经网络的MAE计算公式如下:
$$MAE=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\left|y_i-\hat{y_i}\right|$$
其中,$y_i$表示真实值,$\hat{y_i}$表示预测值,$N$表示样本数量。计算方法很简单,就是对每个样本的预测误差取绝对值,然后求平均值。
excel计算mae
计算MAE(Mean Absolute Error)是衡量预测模型误差的一种常用指标。在Excel中,可以使用以下步骤计算MAE:
1. 假设你有两列数据,一列是实际观测值(Actual Values),另一列是预测值(Predicted Values)。
2. 在Excel中,选择一个空白单元格,输入以下公式:=AVERAGE(ABS(A2:Bx)),其中A2:Bx是你的实际观测值和预测值所在的范围。这个公式将计算实际观测值和预测值之间的绝对误差。
3. 按下Enter键,即可得到MAE的计算结果。
请注意,这个公式假设你的实际观测值和预测值是按照相同的顺序排列的,并且数据没有缺失。如果你的数据不符合这些条件,你需要相应地调整公式。
希望这个回答对你有帮助!
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