机器学习 📈 需求预测📉 准确性(误差)统计🎯 MAE、MSE、
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。