均方根误差（RMSE）与平均绝对误差（MAE）

均方根误差（RMSE）与平均绝对误差（MAE）

RMSE

• Root Mean Square Error,均方根误差
• 是观测值与真值偏差的平方和与观测次数m比值的平方根。
  

  
  

• 是用来衡量观测值同真值之间的偏差

MAE

• Mean Absolute Error ，平均绝对误差
• 是绝对误差的平均值
• 能更好地反映预测值误差的实际情况.

标准差

• Standard Deviation ，标准差
• 是方差的算数平方根
• 是用来衡量一组数自身的离散程度

RMSE与标准差对比：标准差是用来衡量一组数自身的离散程度，而均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差，它们的研究对象和研究目的不同，但是计算过程类似。

RMSE与MAE对比：RMSE相当于L2范数，MAE相当于L1范数。

次数越高，计算结果就越与较大的值有关，而忽略较小的值，所以这就是为什么RMSE针对异常值更敏感的原因（即有一个预测值与真实值相差很大，那么RMSE就会很大）。