均方根误差和平均绝对误差的使用区别，究竟谁更大

有网友碰到这样的问题“均方根误差和平均绝对误差的使用区别，究竟谁更大”。小编为您整理了以下解决方案，希望对您有帮助：

解决方案1：

均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）都是预测值与实际值间误差度量指标。RMSE计算为所有误差平方平均的平方根，公式为：RMSE = sqrt(1/n * ∑(y_pred_i - y_true_i)^2)。而MAE计算为所有误差绝对值的平均值，公式为：MAE = 1/n * ∑|y_pred_i - y_true_i|。RMSE更关注大误差值，而MAE更平衡考虑所有误差值。

使用场景中，两者选择需根据具体情况。在数据点误差均在较小范围内，如均值0.16，两者值相等，选择任意标准皆可。当存在较大误差值，如预测值100时，RMSE值显著增大，MAE则相对较小。选择误差度量标准时，若关注大误差值选择RMSE，若希望平衡考虑所有误差则选择MAE。

实例1：数据点真实值[10, 15, 20, 25, 30]，预测值[10.2, 15.1, 19.8, 25.2, 30.1]，计算得到RMSE和MAE均为0.16，两者选择无明显区别。

实例2：数据点真实值[10, 15, 20, 25, 30]，预测值[12, 14, 18, 26, 28]，RMSE为1.58，MAE为1.6，MAE略大，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。