机器学习中的均方根误差、均方误差、平均绝对误差、L1、L2范数介绍

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1.均方根误差RMSE

  • RMSE:计算平方和的根,测量预测向量与目标值向量之间的距离,又称为欧几里得范数,L2范数

2.均方误差MSE

3.平均绝对误差MAE

  • MAE:计算绝对值的总和,对应于L1范数,又称为曼哈顿距离

4.包含n个分量的向量Vk的范数定义为如下所示:

  • 0范数仅给出向量的基数即元素的数量
  • 无穷大范数给出向量中的最大绝对值

5.残差平方和SSE

  • SSE:计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和,又称组内平方和或误差平方和,反映了随机误差的大小。
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2025-12-06 01:10
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哈尔滨工程大学 Java
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