平均误差ME、均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均均方根误差ARMSE辨析
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四个性能指标的定义和作用的解释
ME(k) - 平均误差(Mean Error)
公式 :
ME(k) = (1/M) * Σ(xk - x̂k), m = 1, ..., M
描述: 它表示预测值 xk 与真实值 x̂k 之差的平均值。该指标反映了预测是否存在系统性偏差。值为0表示无偏差。
MSE(k) - 均方误差(Mean Squared Error)
公式 :
MSE(k) = (1/K) * Σ(xk - x̂k)^2, k = 1, ..., K
描述: 它表示预测值和真实值之差的平方的平均值。该指标综合反映了预测的准确性,值越小表示预测效果越好。
RMSE(k) - 均方根误差(Root Mean Squared Error)
公式 :
RMSE(k) = √[(1/K) * Σ(xk - x̂k)^2]
描述: 它是MSE的平方根,单位与原始数据一致,更直观地反映了预测误差的大小。
ARMSE(k) - 平均RMSE(Average Root Mean Squared Error)
公式 :
ARMSE(k) = (1/K) * Σ RMSE(k)
描述: 它是对一组K个模型的RMSE值进行平均,用于评估整体预测性能,有助于比较和选择最优模型。
通过这四个指标的分析,可以全面评估预测模型的性能,找出存在的偏差和误差,为优化模型提供依据。合理选择和组合这些指标,有助于提高预测的准确性和可靠性。
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