【机器学习】均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)

MSE: Mean Squared Error 
均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值; 
MSE可以评价数据的变化程度,MSE的值越小,说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。

RMSE 
均方误差:均方根误差是均方误差的算术平方根

MAE :Mean Absolute Error 
平均绝对误差是绝对误差的平均值 
平均绝对误差能更好地反映预测值误差的实际情况.

fifi表示预测值,yiyi表示真实值;

SD :standard Deviation 
标准差:标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组组数据,标准差未必相同。


关注公众号 海量干货等你
原文地址:https://www.cnblogs.com/sowhat1412/p/12734345.html