平均绝对误差、均方根误差、绝对误差和相对误差 📊🔍

在数据分析与模型评估中，我们经常需要衡量预测值与实际值之间的差距。今天，我们将介绍四种常用的误差度量方法：平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、绝对误差（AE）以及相对误差（RE）。这些指标帮助我们更准确地理解模型性能，并为改进提供依据。

首先，平均绝对误差（MAE）衡量的是预测值与真实值之间绝对差值的平均数。它能够直观地反映模型预测结果的偏差程度。其次是均方根误差（RMSE），该指标计算的是预测值与真实值之间差值的平方的平均数再开方。RMSE对较大的误差更加敏感，因此常用于评价模型在极端情况下的表现。绝对误差（AE）指的是单个样本上预测值与真实值之间的绝对差异，而相对误差（RE）则是绝对误差与真实值的比例，用以表示误差占真实值的百分比。通过这四个指标，我们可以从不同角度全面评估模型的准确性。

选择合适的误差度量方法，可以帮助我们更好地理解模型的性能，从而做出有针对性的改进措施。

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