mse和mae哪个好,均方误差MSE公式

mse和mae哪个好,均方误差MSE公式

从复杂度来说，MSE 要优于MAE。但是从离群点角度看：如果离群点是重要数据，那么应该使用MSE,如果离群点仅仅代表数据损坏或者错误采样，无须给予过多关注，那么我们应该选择MAE作两者都是越低越好，但是不同点在于MSE是被squred过的因此MSE -outlier对MSE的影响更大，没那么robust -计算方便- minimized by conditional mean MAE -robust

在三种经典的机器学习算法中，贝叶斯脊算法的性能最好。但具有集成学习的堆叠模型优于所有模型，在验证集和测试集中都产生了最低的MAE和MSE。其他广泛使用的模型，如XGBoost, SVM, MLP1、拟合优度R方2、调整后R方3、均方误差MSE 4、均方误差根RMSE 5、平均绝对误差MAE 6、平均绝对

MAE平均绝对误差和MSE均方误差MAE:Mean absolute error是绝对误差的平均值，能更好的反映预测值误差的实际情况其中，f_i表示预测值，g_i表示真实值缺点：若本【图像重建指标Metrics 】均⽅误差RMSE 及平均绝对误差MAE 的定义和区别在图像修复、图像提升和深度估计等任务中经常使⽤到⼀系列度量指标，除了常⽤的PSNR和SSIM外，RMSE和M

●＾● MSE可以评价数据的变化程度。MSE的值越小，说明预测模型的预测能力越好。mse是最常用的回归损失函数4/mae(L1损失函数)和mse(L2损失函数)的比较简单来说，MSE计算简便，但MAE对异常点有更好的鲁假设yiyi是第ii个样本的真实值，ŷ iy^i是对第ii个样本的预测值。1. 平均绝对误差(MAE) 平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error)又被称为l1范数损失(l1-norm loss): 2. 平均平方误差(MSE) 平均平方