QQ:1244180262

MSE

均方误差（Mean Square Error）

范围[0,+∞)，当预测值与真实值完全吻合时等于0，即完美模型；误差越大，该值越大。

RMSE

均方根误差（Root Mean Square Error），其实就是MSE加了个根号，这样数量级上比较直观，比如RMSE=10，可以认为回归效果相比真实值平均相差10。

范围[0,+∞)，当预测值与真实值完全吻合时等于0，即完美模型；误差越大，该值越大。

MAE

平均绝对误差（Mean Absolute Error）

范围[0,+∞)，当预测值与真实值完全吻合时等于0，即完美模型；误差越大，该值越大。

MAPE

平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error）

范围[0,+∞)，MAPE 为0%表示完美模型，MAPE 大于 100 %则表示劣质模型。 可以看到，MAPE跟MAE很像，就是多了个分母。 相比RMSE，MAPE相当于把每个点的误差进行了归一化，降低了个别离群点带来的绝对误差的影响。

注意点：当真实值有数据等于0时，存在分母0除问题，该公式不可用

SMAPE

对称平均绝对百分比误差（Symmetric Mean Absolute Percentage Error）

注意点：当真实值有数据等于0，而预测值也等于0时，存在分母0除问题，该公式不可用！

Python代码

# coding=utf-8import numpy as npfrom sklearn import metrics# MAPE和SMAPE需要自己实现def mape(y_true, y_pred):return np.mean(np.abs((y_pred - y_true) / y_true)) * 100def smape(y_true, y_pred):return 2.0 * np.mean(np.abs(y_pred - y_true) / (np.abs(y_pred) + np.abs(y_true))) * 100y_true = np.array([1.0, 5.0, 4.0, 3.0, 2.0, 5.0, -3.0])y_pred = np.array([1.0, 4.5, 3.5, 5.0, 8.0, 4.5, 1.0])# MSEprint(metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred)) # 8.107142857142858# RMSEprint(np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred))) # 2.847304489713536# MAEprint(metrics.mean_absolute_error(y_true, y_pred)) # 1.9285714285714286# MAPEprint(mape(y_true, y_pred)) # 76.07142857142858# SMAPEprint(smape(y_true, y_pred)) # 57.76942355889724