评估指标——均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）

最新推荐文章于 2025-10-19 10:00:00 发布
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#MAE #MSE #深度学习评估指标

本文介绍了机器学习中常用的评估指标——均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE），强调了这两个指标在评估模型效果时的作用，值越小表示模型表现越好。MSE是预测值与真实值差的平方和的平均值，而MAE则是预测值与真实值差的绝对值的平均值。
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在各种机器学习比赛中都会看到MSE和MAE这两个指标，算出指标的值越小，说明模型的效果越好，为了防止下次忘记，所以有必要mark一下。

1. MSE(Mean Squared Error) 均方误差

M S E = 1 n ∑ i = 1 n ( y i − y i ′ ) 2 MSE=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}\left(y_{i}-y_{i}^{\prime}\right)^{2} MSE=n1​i=1∑n​(yi​−yi′​)2
另外我们还会经常碰到RMSE(Root Mean Squared Error)，其实就是对MSE取个根号，为均方根误差。

2. MAE(Mean Absolute Error) 平均绝对误差

M A E = 1 n ∑ i = 1 n ∣ y i − y i ′ ∣ MAE=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}\left|y_{i}-y_{i}^{\prime}\right| MAE=n1​i=1∑n​∣yi​−yi′​∣
更多请参考
https://blog.youkuaiyun.com/xiongchengluo1129/article/details/79155550
https://blog.youkuaiyun.com/stone_fall/article/details/89389269

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