导图社区 检验误差的分类及特点
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检验误差的分类及特点
分类1: 估计误差
正态分布:估计误差符合正态分布的特点,即均值为零,方差相等。
非正态分布:估计误差不符合正态分布的特点,可能由于不完全信息、系统误差或偏差引起。
分类2: 预测误差
随机误差:预测误差不可预测且随机分布,可能是由于环境变量导致的。
系统误差:预测误差存在系统性偏差,可能是由于模型参数、输入数据或算法选择等方面引起的。
多元误差:预测误差受多个因素影响,无法仅通过对单个因素的测量来解释。
分类3: 检验误差度量
均方根误差(RMSE):衡量平均预测误差的大小,即预测误差的标准差。
平均绝对误差(MAE):衡量平均预测误差的绝对值大小,忽略误差的方向。
最大绝对误差(MaxAE):衡量预测误差中的最大偏差,反映最差情况下的误差大小。
分类4: 误差来源
数据误差:来自输入数据的误差,包括测量误差和数据采集过程中的偏差。
模型误差:来自模型本身的误差,包括模型结构的不完善、参数的不准确等。
算法误差:来自算法选择或实现的误差,包括算法的适用性、可行性等方面。
分类5: 误差特点
不确定性:误差存在不确定性,无法精确预测误差的大小或方向。
累积性:误差可能会随着时间、数据量的增加而累积,并影响后续的预测结果。
可调节性:某些误差可以通过调整模型、算法或输入数据来减小或消除。
非线性关系:误差与输入变量之间可能存在非线性关系,使得误差的变化不规律或难以预测。