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均方誤差(MSE)和均方根誤差(RMSE)和平均絕對誤差(MAE)

阿新 • • 發佈：2019-01-26

MSE: Mean Squared Error
均方誤差是指引數估計值與引數真值之差平方的期望值;
MSE可以評價資料的變化程度，MSE的值越小，說明預測模型描述實驗資料具有更好的精確度。

MSE=1N∑t=1N(observedt−predictedt)2

RMSE
均方誤差:均方根誤差是均方誤差的算術平方根

RMSE=1N∑t=1N(observedt−predictedt)2‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾⎷

MAE :Mean Absolute Error
平均絕對誤差是絕對誤差的平均值
平均絕對誤差能更好地反映預測值誤差的實際情況.

MAE=1N∑i=1N∣(fi−yi)∣

fi表示預測值,yi表示真實值;

SD :standard Deviation
標準差:標準差是方差的算術平方根。標準差能反映一個數據集的離散程度。平均數相同的兩組組資料，標準差未必相同。

SD=1N∑i=1N(xi−u)2‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾⎷
u表示平均值(u=1N(x1+.....xN))

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