5.4 预测误差指标：MAE、MSE、RMSE、MAPE

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5.4 预测误差指标：MAE、MSE、RMSE、MAPE 5.4 预测误差指标：MAE、MSE、RMSE、MAPE 在构建并训练了 ARIMA 模型后，对模型的预测性能进行量化评估是至关重要的一步。预测误差指标提供了衡量模型预测值与实际观测值之间差异的客观标准。通过比较不同模型或同一模型在不同参数设置下的误差指标，我们可以选择最优的模型进行时间序列预测。本节将详细介绍几种常用的预测误差指标：平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。预测误差的定义首先，我们需要定义预测误差。