问平均绝对误差怎么求

【平均绝对误差怎么求】在数据分析和机器学习中，评估模型的预测效果是至关重要的一步。其中，平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE） 是一种常用且直观的评价指标，用于衡量预测值与真实值之间的平均绝对差异。本文将对“平均绝对误差怎么求”进行详细总结，并通过表格形式展示计算步骤。

一、什么是平均绝对误差？

平均绝对误差（MAE）是指所有样本预测值与实际值之间绝对误差的平均值。它能够反映模型预测的总体偏差程度，数值越小，说明模型的预测越准确。

二、MAE 的计算公式

MAE 的计算公式如下：

$$

\text{MAE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} y_i - \hat{y}_i

$$

其中：

- $ y_i $：第 $ i $ 个样本的真实值

- $ \hat{y}_i $：第 $ i $ 个样本的预测值

- $ n $：样本总数

- $ y_i - \hat{y}_i $：第 $ i $ 个样本的绝对误差

三、计算步骤总结（以表格形式展示）

四、举例说明

假设我们有以下真实值和预测值：

根据表格计算：

- 总绝对误差 = 1 + 1 + 2 + 1 = 5

- 样本数 $ n = 4 $

- MAE = 5 / 4 = 1.25

五、MAE 的特点

六、MAE 与其他误差指标的对比

七、总结

“平均绝对误差怎么求”是一个基础但非常实用的问题。通过上述步骤和表格，我们可以清晰地了解如何计算 MAE，并在实际应用中更好地评估模型的性能。MAE 虽然简单，但在许多场景下都具有很高的参考价值。