回歸模型效果評估系列2-MAE、MSE、RMSE、MAPE(MAPD)

阿新 • • 發佈：2018-03-01

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MAE、MSE、RMSE、MAPE(MAPD)這些都是常見的回歸預測評估指標，重溫下它們的定義和區別以及優缺點吧

MAE(Mean Absolute Error) 平均絕對誤差

是基礎的評估方法，後面的方法一般以此為參考對比優劣。

MSE(Mean Square Error) 平均平方差

對比MAE，MSE可以放大預測偏差較大的值，可以比較不同預測模型的穩定性，應用場景相對多一點。

RMSE(Root Mean Square Error) 方均根差

因為使用的是平均誤差，而平均誤差對異常點較敏感，如果回歸器對某個點的回歸值很不合理，那麽它的誤差則比較大，從而會對RMSE的值有較大影響，即平均值是非魯棒的。

改進：使用誤差的分位數來代替，如中位數來代替平均數。假設100個數，最大的數再怎麽改變，中位數也不會變，因此其對異常點具有魯棒性。

平均平方差/均方誤差是回歸任務最常用的性能度量。

MAPE (Mean Absolute Percentage Error, 也叫mean absolute percentage deviation (MAPD)

MAPE不僅僅考慮預測值與真實值的誤差，還考慮了誤差與真實值之間的比例，在某些場景下，比如房價從0.5w到5w之間，0.5預測成1.0與5.0預測成4.5的差距是非常大的，在一些競賽當中，MAPE也是常用的目標函數之一。

在統計領域是一個預測準確性的衡量指標。

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