均方誤差（MSE）根均方誤差（RMSE）平均絕對誤差（MAE）

阿新 • • 發佈：2019-01-01

MSE：Mean Squared Error.
均方誤差是指引數的估計值與引數的真實值之差的平方的期望.
MSE可以評價資料的變化程度，MSE越小，說明模型的擬合實驗資料能力強.

\begin{matrix} (72) & M S E = \frac{1}{N} \sum_{t = 1}^{N} {(p r e d i c t e d_{t} - l a b e l)}^{2} \end{matrix}

RMSE：Root Mean Squared Error.
根均方誤差：均方誤差的算術平方根.

\begin{matrix} (361) & R M S E = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{t = 1}^{N} {(p r e d i c t e d_{t} - l a b e l)}^{2}} \end{matrix}

MAE： Mean Absolute Error.
平均絕對誤差：樣本絕對誤差的絕對值.
平均絕對誤差能更好的反映預測值誤差的實際情況.

\begin{matrix} (362) & M A E = \frac{1}{N} \sum_{t = 1}^{N} | (f_{i} - y_{i}) | \end{matrix}

$f_{i} 表示预测值$ , $y_{i} 表示真实值$
SD： Standard Deviation.
標準差：標準差是方差的算術平方根，、。標準差反映了資料集的離散程度。均值相同的兩組資料，標準差不一定相同.

\begin{matrix} (363) & S D = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{N} {(x_{i} - u)}^{2}} \end{matrix}

$u$ 表示平均值（ $u = \frac{1}{N} (x_{1} + . . . + x_{N})$ ）

均方誤差(MSE)和均方根誤差(RMSE)和平均絕對誤差(MAE)

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均方根誤差（RMSE），平均絕對誤差(MAE)，標準差(Standard Deviation)；平均值、標準差、相關係數、迴歸線及最小二乘法

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