介绍评价指标MSE、RMSE、MAE及其公式

MSE（Mean Squared Error）是均方误差，是评估预测值与实际值之间差异的一种常用指标。它的计算公式为：

MSE = (1/n) * Σ(yi - ŷi)²

其中，n为样本数量，yi为实际值，ŷi为预测值。MSE的值越小，表示预测值与实际值之间的差异越小，模型的预测能力越好。

RMSE（Root Mean Squared Error）是均方根误差，是MSE的平方根。它的计算公式为：

RMSE = √(MSE)

RMSE的值越小，表示模型的预测能力越好。

MAE（Mean Absolute Error）是平均绝对误差，是评估预测值与实际值之间差异的另一种常用指标。它的计算公式为：

MAE = (1/n) * Σ|yi - ŷi|

MAE的值越小，表示预测值与实际值之间的差异越小，模型的预测能力越好。相比于MSE，MAE更加关注预测值与实际值之间的绝对误差，对于异常值的影响更小。