机器学习 📈 需求预测📉 准确性(误差)统计🎯 MAE、MSE、
发布时间：2025-03-12 06:04:48来源：
随着科技的进步，机器学习在需求预测中的应用越来越广泛。我们通过机器学习模型对需求进行预测时，需要了解预测结果与实际需求之间的误差。为了评估预测模型的效果，我们通常会使用一些指标来衡量误差，其中最常见的就是平均绝对误差（MAE）和均方误差（MSE）。这两个指标都是用来度量预测值与真实值之间的差距。
平均绝对误差（MAE）是指所有预测误差绝对值的平均数。它能够直观地反映预测值与真实值之间的差距，但是它不能反映出误差的分布情况。而均方误差（MSE）则是指所有预测误差平方和的平均数，它的优点是可以放大预测误差较大的情况，因此更能体现出预测误差的影响。
通过对MAE和MSE的计算和比较，我们可以更加准确地评估机器学习模型的需求预测效果。
免责声明：本答案或内容为用户上传，不代表本网观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。 如遇侵权请及时联系本站删除。
