平均絕對誤差

在統計學中，平均絕對誤差 (英語：Mean absolute error，縮寫：MAE) 是對表達相同現象的成對觀察之間的誤差的度量。 Y與X的例子包括預測與被觀察的比較，後續時間與初始時間的比較，以及一種測量技術與另一種測量技術的比較。 平均絕對誤差MAE被計算為絕對誤差之和除以樣本量：

$$\mathrm {MAE} ={\frac {\sum _{i=1}^{n}\left|y_{i}-x_{i}\right|}{n}}={\frac {\sum _{i=1}^{n}\left|e_{i}\right|}{n}}.$$

因此，它是絕對誤差的算術平均值$|e_{i}|=|y_{i}-x_{i}|$, 其中$y_{i}$是預測值，和$x_{i}$是真實值。請注意，替代公式可能包括相對頻率作為權重因子。 平均絕對誤差使用與被測量數據相同的尺度。 這被稱為與尺度相關的準確度度量，因此不能被用於使用不同尺度的序列（series）之間進行比較。 平均絕對誤差是時間序列分析中預測誤差的一個常用度量， 有時與'平均絕對離差'（英語：mean absolute deviation）的更標準定義混淆。 同樣的混淆更普遍地存在。