mae数值多少算不错,mae的值在什么范围比较合适

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类别不平衡优化提要线性回归波士顿房价预测线性回归的正规方程解性能评估MSE MAE R-squared scikIT-learn线性回归实践正规方程梯度下降癌细胞预测梯度下降逻辑回归api介神经网络的输入特征就不是单一的特征了，而是多特征的，例如在股票预测这样的案例中预测股票的闭盘价格，可以输入股票的开盘价、最高价、最低价、闭盘价来预测闭

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这个是没有绝对标准的。只能相互比较。当然，也可以跟文献里前人的结果比较。MAE,平均绝对误差，Mean absolute error,预测值与真实值的绝对误差的平均值MAE(y,y~)=1nsamples∑i=0nsamples−1|yi−y~i| MedianAE,绝对误差中位数，Median absolute error,预测值

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总的来说，平均绝对误差(MAE)是一种有效的性能评估指标，它具有较好的耐受值，可以准确地测量数据拟合和分类效果，能够有效地捕捉数据集中特定点的残差，但是它不适用于衡量数据的MSE、RMSE和MAE这三个指标的正常数值范围为0到正无穷，其值越小表示实际值与预测值之间的误差值越小，模型的预测效果越好。

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有用的信息从而使模型最终预测结果接近真实值，在单特征负荷预测的任务中电力负荷数据即使输入特征X,也是数据的真实标签Y,并且输入有且只有电力负荷数据，相比0到正无穷。根据查询相关资料信息，MAE其值越小表示实际值与预测值之间的误差值越小，模型的预测效果越好，正常数值范围为0到正无穷都可以接受。MAE，全称是MeanAb

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3、MAE (Mean absolute Error)平均绝对误差1 mae_test=np.sum(np.absolute(y_preditc-y_test))/len(y_test) 4、R-Squared 对于回归类算法而言，只探索数据预测是否准确是不足够的。我们知道用准确率是有水分的，但是用TPR 和FPR 不一样。这里，TPR 只关注90%正样本中有多少是被真正覆盖的，而与那10%毫无关系，同理，FPR 只关注10%负样本中有多少是被错误覆盖的，