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，评估模型的准确性是一个非常重要的环节。而“平均绝对误差”（Mean Absolute Error, 简称MAE）是衡量预测值与真实值之间差异的一个常用指标。它简单直观，能够反映模型预测的平均误差大小。

下面将对“平均绝对误差怎么求”进行详细说明，并通过表格形式展示计算过程。

一、什么是平均绝对误差？

平均绝对误差是指所有预测值与实际值之间的绝对误差的平均值。它的计算公式如下：

$$

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

$$

其中：

- $ y_i $ 是第 $ i $ 个样本的真实值（实际观测值）

- $ \hat{y}_i $ 是第 $ i $ 个样本的预测值

- $ n $ 是样本总数

- $ y_i - \hat{y}_i $ 表示绝对误差

MAE 的单位与原始数据一致，便于理解和解释。

二、如何计算平均绝对误差？

计算步骤如下：

1. 收集真实值和预测值：分别列出每个样本的真实值和对应的预测值。

2. 计算每个样本的绝对误差：用真实值减去预测值，取绝对值。

3. 求所有绝对误差的平均值：将所有的绝对误差相加，再除以样本数量。

三、举例说明

假设我们有以下5个样本的数据：

计算过程：

- 所有绝对误差之和 = 2 + 1 + 2 + 1 + 2 = 8

- 样本数量 = 5

- MAE = 8 / 5 = 1.6

四、总结

通过以上内容可以看出，“平均绝对误差怎么求”其实并不复杂。只要掌握了基本的计算方法，就能快速评估模型的预测效果。在实际应用中，建议结合其他指标（如均方误差MSE）一起使用，以获得更全面的模型评估结果。

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