机器学习中使用的"相对绝对误差"和"根相对平方误差"的公式(由Weka计算)

Question

在开源数据挖掘软件Weka(用Java编写)中,当我运行一些数据挖掘算法时,如线性回归Weka返回模型和一些模型评估测试数据的度量.

它看起来像这样:

Correlation coefficient                  0.2978
Mean absolute error                     15.5995
Root mean squared error                 29.9002
Relative absolute error                 47.7508 %
Root relative squared error             72.2651 %

"相对绝对误差"和"根相对平方误差"的公式是什么？我无法弄明白.我想用这个指标在Matlab中评估我自己的算法.

Answer 1

从这个演示文稿,在幻灯片22,并引用witten,这里是公式:

相对绝对误差

根相对平方误差

同

• 实际目标值:a1 a2 ... an
• 预测目标值:p1 p2 ... pn