評估指標

機器學習模型訓練完成後，需要有指標來評估其好壞，對於迴歸和分類任務所選取的指標也不同 迴歸 MSE對異常點相對MAE來說outliers更加敏感，因爲他是MAE的平方。 如果預測值y只能取常數，對MSE最優取值是y真實值的均值，對MAE是中位數 MSE和MAE比較時用的都是值得絕對大小，有時我們需要用到相對大小， 比如真實值是10，預測值是9 和真實值是1000，預測值是999 兩者都相差1，用M

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