MAE, RMSE, NMAE, NRMSE, NPRE, TIME

这是关于数据分析中的常见指标，我可以回答这个问题。MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）、NMAE（归一化平均绝对误差）、NRMSE（归一化均方根误差）、NPRE（归一化预测误差）都是用来评估模型预测结果的准确性的指标。TIME则是指模型训练所花费的时间。

相关问题

给出MSE MAE RMSE的计算代码

好的，以下是MSE、MAE和RMSE的计算代码：

MSE（均方误差）计算代码：

import numpy as np

def mse(y_true, y_pred):
    return np.mean(np.square(y_true - y_pred))

MAE（平均绝对误差）计算代码：

import numpy as np

def mae(y_true, y_pred):
    return np.mean(np.abs(y_true - y_pred))

RMSE（均方根误差）计算代码：

import numpy as np

def rmse(y_true, y_pred):
    return np.sqrt(np.mean(np.square(y_true - y_pred)))

希望以上代码能够帮到你！

MAE MSE RMSE

MAE（Mean Absolute Error）是一种常用的回归模型评估指标，用于衡量预测值与真实值之间的平均绝对误差。计算方法是将每个样本的预测值与真实值之差取绝对值，然后求所有样本的平均值。

MSE（Mean Squared Error）是另一种常用的回归模型评估指标，用于衡量预测值与真实值之间的平均平方误差。计算方法是将每个样本的预测值与真实值之差平方，然后求所有样本的平均值。

RMSE（Root Mean Squared Error）是MSE的平方根，用于衡量预测值与真实值之间的均方根误差。RMSE与MSE具有相同的计算方法，只是在最后取平方根。

这些指标都是用来评估回归模型的预测性能，数值越小表示模型的预测越准确。