常用的回歸(Regression)算法指標有平均絕對誤差(Mean Absolute Error)、均方誤差(Mean Squared Error)和均方根誤差(Root Mean Squared Error)三種。
平均絕對誤差(Mean Absolute Error,簡稱MAE)從幾何意義上來看,它表示預測值和實際值之間的平均距離。
它的公式如下:
平均絕對誤差(Mean Absolute Error)這個評價指標比較直觀好理解,但是由于公式里有絕對值,導致了函數不光滑,在某些點上不能求導。作為改進方案,我們可以把絕對值改成平均距離的平方,也就是均方誤差(Mean Squared Error)。
均方誤差(Mean Squared Error,簡稱MSE),從幾何意義上來說,它可以看成預測值和實際值的平均距離的平方.
它的公式如下:
均方誤差(Mean Squared Error)解決了平均絕對誤差(Mean Absolute Error)不能求導的問題,但是它的大小和目標變量不在一個尺度上(量綱不一樣)。為了解決這個問題,我們可以對均方誤差(Mean Squared Error)的結果進行開方,于是得到均方根誤差。
均方根誤差(Root Mean Squared Error, 簡稱RMSE)是由均方誤差(Mean Squared Error)開平方得到的結果, 它解決了均方誤差(Mean Squared Error)與目標變量值量綱不一致的問題。
它的公式如下:
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