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E-mail:[email protected] image MSE 均方误差（Mean Square Error） image范围[0,+∞)，当预测值与真实值完全吻合时等于0，即完美模型；误差越大，该值越大。 RMSE 均方根误差（Root Mean Square Error），其实就是MSE加了个根号，这样数量级上比较直观，比如RMSE=10，可以认为回归效果相比真实值平均相差10。 image范围[0,+∞)，当预测值与真实值完全吻合时等于0，即完美模型；误差越大，该值越大。 MAE 平均绝对误差（Mean Absolute Error） image范围[0,+∞)，当预测值与真实值完全吻合时等于0，即完美模型；误差越大，该值越大。 MAPE 平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error） image范围[0,+∞)，MAPE 为0%表示完美模型，MAPE 大于 100 %则表示劣质模型。 可以看到，MAPE跟MAE很像，就是多了个分母。 相比RMSE，MAPE相当于把每个点的误差进行了归一化，降低了个别离群点带来的绝对误差的影响。 注意点：当真实值有数据等于0时，存在分母0除问题，该公式不可用 SMAPE 对称平均绝对百分比误差（Symmetric Mean Absolute Percentage Error） image注意点：当真实值有数据等于0，而预测值也等于0时，存在分母0除问题，该公式不可用！ Python代码 # coding=utf-8 import numpy as np from sklearn import metrics # MAPE和SMAPE需要自己实现 def mape(y_true, y_pred): return np.mean(np.abs((y_pred - y_true) / y_true)) * 100 def smape(y_true, y_pred): return 2.0 * np.mean(np.abs(y_pred - y_true) / (np.abs(y_pred) + np.abs(y_true))) * 100 y_true = np.array([1.0, 5.0, 4.0, 3.0, 2.0, 5.0, -3.0]) y_pred = np.array([1.0, 4.5, 3.5, 5.0, 8.0, 4.5, 1.0]) # MSE print(metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred)) # 8.107142857142858 # RMSE print(np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred))) # 2.847304489713536 # MAE print(metrics.mean_absolute_error(y_true, y_pred)) # 1.9285714285714286 # MAPE print(mape(y_true, y_pred)) # 76.07142857142858 # SMAPE print(smape(y_true, y_pred)) # 57.76942355889724 |
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