mse均方误差计算公式推导,均方预测误差检验MSPE

在各种机器学习竞赛中可以看到MSE和MAE这两个指标。 计算指标的值越小，表示模型的效果越好。 为了防止下次忘记，需要让花生激昂。

1.MSE(meansquarederror )均方误差MSE=1ni=1n (yiyi ) )2MSE=(Frac(1) n ) ) sum_{I=1}^{n} ) ) (left )

另外，虽然经常会遇到RMSE(Root Mean Squared Error)，但实际上是在MSE上加上根号作为均方根误差。

2.Mae(meanabsoluteerror )平均绝对误差mae=1nI=1n ) yIyI () Mae=(Frac(1) n ) sum_{I=1}^{n} ) leffrac )

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