MAE：平均绝对误差

“平均绝对误差”（Mean Absolute Error）是统计学和机器学习中广泛使用的一项核心指标，常缩写为MAE，以简化书面表达和日常使用。它主要用于评估预测值与真实值之间的平均绝对差异，常见于数据分析、模型优化等数学与工程领域。

Mean Absolute Error具体释义

  • 英文缩写：MAE
  • 英语全称：Mean Absolute Error
  • 中文意思：平均绝对误差
  • 中文拼音：píng jūn jué duì wù chā
  • 相关领域： mae 数学

Mean Absolute Error的英文发音

例句

  1. In comparision with the traditional gray method and the combination forecasting method, the gray - neural network combinatorial model obviously improves the forecasting accuracy, reduces the mean absolute error and the average relative error between actual load values and forecasting values.
  2. 通过将传统灰色预测方法与组合预测方法比较，表明灰色&神经网络预测方法使预测精度得到了明显的提高，降低了实际负荷值和预测值之间的平均绝对误差(MAE)和平均相对误差。
  3. The longitudinal mean absolute error is 0.08 mm approximately.
  4. 纵向平均绝对误差(MAE)约为0.08mm。
  5. For the out-sample forecasting, we use the mean absolute error ( MAE ) and root mean square error ( RMSE ) to measure and compare, the results show that : the prediction model we use established by the four factors is reasonable and effective.
  6. 对于样本外的预测，我们分别使用平均绝对误差(MAE)（MAE）和均方根误差（RMSE）进行度量比较，结果表明：我们使用四个因子所建立的预测模型是合理、有效的。
  7. Experimental results show that the algorithm is better in the mean absolute error against traditional algorithm and the Slope One algorithm.
  8. 实验结果表明，本算法较之传统推荐算法和SlopeOne算法在平均绝对误差(MAE)值上有一定的提高，证明了本算法的可行性与有效性。
  9. The realization of minimum mean absolute error estimator in parameter estimation
  10. 参数估计中最小绝对值误差估计器的实现

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