【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.

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