关于#机器学习#的问题：RMSE, MAE都是pso_bp最好，而MAPE却是BP最好

img


MSE，RMSE, MAE都是pso_bp最好，而MAPE却是BP最好，为什么，这个应该是什么原因造成的呢？

MAE和RMSE一样，衡量的是真实值与预测值的偏离的绝对大小情况；而MAPE衡量的是偏离的相对大小（即百分率）。

相对来说，MAE和MAPE不容易受极端值的影响；而MSE/RMSE采用误差的平方，会放大预测误差，所以对于离群数据更敏感，可以突出影响较大的误差值。

所以，这里遗传和粒子群优化的结果，我感觉没什么大问题