评估指标——均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）

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

MSE=1n∑i=1n(yi−yi′)2MSE=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}\left(y_{i}-y_{i}^{\prime}\right)^{2} MSE=n1i=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

MAE=1n∑i=1n∣yi−yi′∣MAE=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}\left|y_{i}-y_{i}^{\prime}\right| MAE=n1i=1∑n∣yi−yi′∣
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https://blog.csdn.net/xiongchengluo1129/article/details/79155550
https://blog.csdn.net/stone_fall/article/details/89389269

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1. MSE(Mean Squared Error) 均方误差

2. MAE(Mean Absolute Error) 平均绝对误差

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