特点：MSE对异常值敏感，因为当异常值与正常值差距较大时，误差会大于1，取平方值以后会进一步增大数值。但MSE能够反映预测误差的分布情况，即误差的平方和越大，说明预测值与真实值之间的差异越大。3. RMSE（Root Mean Square Error - 均方根误差）RMSE是MSE的平方根，用于将MSE的结果转换回与原始数...
经验法则：一般来说，RMSE值在0.2到0.5之间时，可以认为模型具有较好的预测能力。这意味着模型的预测结果与实际观测结果较为接近。与其他指标的关联：除了RMSE外，校正后的r平方也是评估模型准确度的重要指标。校正后的r平方值大于0.75通常被认为是一个很好的表现，显示模型具有较高的准确度。在某些情...
定义：衡量预测值与实际值之间偏差的平方和的平方根。应用场景：对误差的平方处理会放大误差值，因此RMSE对离群点较敏感，适用于需要强调大误差影响的情况。解读：数值越低，说明模型预测越准确。但需注意，RMSE的单位与真实值相同，且对极端值敏感。MAE：定义：衡量预测值与实际值之间绝对偏差的平均值。...
未存在大误差值影响。实例3：在前一实例基础上加入极端值100，预测值变为[12, 14, 18, 26, 100]，RMSE为37.5，MAE为15.2，RMSE远大于MAE，显示了大误差值对RMSE的影响。综上所述，选择误差度量标准应根据具体应用情境和目标需求，关注大误差值时选择RMSE，希望平衡考虑所有误差值时选择MAE。
RMSE常用于评估预测模型的准确性，特别是在需要量化预测误差大小时。4. MAPE（平均绝对百分比误差）定义：MAPE是衡量预测值与实际值之间相对误差大小的指标。MAPE为0%表示完美模型，MAPE大于100%则表示劣质模型。公式：MAPE = (frac{1}{n}sum_{i=1}^{n}left|frac{y_i - hat{y}_i}{y_i}right...
MAE和RMSE共同衡量预测值与实际值之间的绝对偏差，它们不受极端值影响，但对于离群点（异常值）较敏感，因为它们对误差的平方处理，会放大误差值。相比之下，MAPE则关注的是偏离的相对大小，以百分比形式呈现，便于直观理解和解读，但需要知道真实值的量纲才能准确评估。在实际应用中，R2用于初步判断模型的...
RMSE：计算所有误差平方的平均值后再开平方根，公式为 RMSE = sqrt^2)。MAE：计算所有误差绝对值的平均值，公式为 MAE = 1/n * ∑|y_pred_i y_true_i|。对大误差值的敏感度：RMSE：更关注大误差值，因为大误差在平方后会被放大，导致RMSE值显著增加。MAE：更平衡考虑所有误差值，无论误差...
均方根误差RMSE，即均方误差开平方，常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。MAE是绝对误差的平均值。可以更好地反映预测值误差的实际情况。R-Squared 又叫可决系数(coefficient of determination)，也叫拟合优度，反映的是自变量 对因变量 的变动的解释的程度。越接近于1，说明模型拟合得越好。在...
MAE(平均绝对误差)与RMSE的区别在于量纲敏感性，MAE更直观反映真实误差。评价指标的局限性在于缺乏明确的上限或下限，难以准确评判模型效果。引入R方(R Squared)作为新的指标，通过与基准模型比较，将回归评价归一化到0~1之间，提供了统一的评价标准。分类常见的评价指标与局限性：准确率在类别不平衡时无法...
（很多学习期是为测试样本产生一个实值或者概率预测，然后将这个预测值与一个分类阈值进行比较，大于阈值为正类，否则为反类）ks值 含义 回归模型中最常用的评价模型便是 RMSE（root mean square error，平方根误差），其又被称为 RMSD（root mean square deviation），其定义如下：
