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2022-04-18 15:44:39
平均绝对误差（MAE）
mae = mean(abs(YReal - YPred));
平均绝对百分比误差（MAPE）
mape = mean(abs((YReal - YPred)./YReal));
均方误差（MSE）
mse = (sum((YReal - YPred).^2)) ./ n;
均方根误差（RMSE）
rmse = sqrt(mean((YPred-YReal).^2));
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1.MAE（Mean Absolute Error：平均绝对误差）
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表示真实值，
表示预测值
2.MSE（Mean Square Error:均方误差）
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实际值减预测值的平方和除以预测样本大小，使得其与测试样本大小无关。
mean_squared_error = np.sum((y_true-y_predict)**2) / len(y_predict)均方根误差（Root Mean Squared Error）
我们对式子加了一个平方。但这可能会导致量纲的问题，如房子价格为万元，平方后就成了万元的平方，对MSE开方，使量纲相同。
root_mean_squared_error = sqrt(mean_squared_error)平均绝对值误差（Mean Absolute Error）
MSE与RMSE的区别仅在于对量纲是否敏感，因此又得出新方法，通过加绝对值，量纲相同。
mean_absolute_error = np.sum(np.absolute(y_true - y_predict)) / len(y_true)R方（R Squared）
对于上述的衡量方法，如RMSE和MAE还是有问题的，还是因为量纲不一样。比如我们预测考试分数误差是10，预测房价误差是1w。但我们却不能评价我们的模型是更适合预测分数还是预测房价。
R2<=1，R2越大预测模型越好，最大值为1，当R2为0时预测模型等于基准模型，当R2<0时说明预测模型还不如基准模型，也可能数据不存在线性关系。
r_squared = 1 - mean_squared_error / np.var(y_true)
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