平均絕對誤差
在統計學中,平均絕對誤差 (英語:Mean absolute error,縮寫:MAE) 是對表達相同現象的成對觀察之間的誤差的度量。 Y與X的例子包括預測與被觀察的比較,後續時間與初始時間的比較,以及一種測量技術與另一種測量技術的比較。 平均絕對誤差MAE被計算為絕對誤差之和除以樣本量:[1]
因此,它是絕對誤差的算術平均值, 其中是預測值,和是真實值。請注意,替代公式可能包括相對頻率作為權重因子。 平均絕對誤差使用與被測量數據相同的尺度。 這被稱為與尺度相關的準確度度量,因此不能被用於使用不同尺度的序列(series)之間進行比較[2]。 平均絕對誤差是時間序列分析中預測誤差的一個常用度量, 有時與'平均絕對離差'(英語:mean absolute deviation)的更標準定義混淆。 同樣的混淆更普遍地存在。
參考文獻
- ^ Willmott, Cort J.; Matsuura, Kenji. Advantages of the mean absolute error (MAE) over the root mean square error (RMSE) in assessing average model performance. Climate Research. December 19, 2005, 30: 79–82. doi:10.3354/cr030079
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- ^ 2.5 Evaluating forecast accuracy | OTexts. www.otexts.org. [2016-05-18]. (原始內容存檔於2018-01-17).
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