MAE论文
时间: 2025-05-04 11:46:10 AIGC 浏览: 64
### 关于 Mean Absolute Error (MAE) 的论文与研究资源
#### 定义与背景
平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)是一种常用的回归模型性能评估指标。它通过计算预测值与真实值之间的绝对误差的平均值来量化模型的表现[^1]。其核心优势在于简单易懂,并能有效反映预测偏差的整体水平。
#### 如何查找相关论文或研究资料
为了获取关于 MAE 或其他机器学习评价指标的研究资料,可以采用以下方法:
1. **学术搜索引擎**
使用 Google Scholar、Microsoft Academic Search 或 Semantic Scholar 等平台输入关键词 “Mean Absolute Error” 并结合领域名称(如 regression analysis、machine learning evaluation metrics)。这些工具能够提供高质量的相关研究成果[^4]。
2. **知名期刊和会议**
阅读来自顶级国际会议(ICML、NeurIPS、CVPR)以及权威期刊(Journal of Machine Learning Research, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)中的文章可能有助于深入理解该主题的应用和发展趋势[^3]。
3. **开源数据集与实现代码**
在 GitHub 上搜索基于 Python 实现 MAE 计算的具体项目可以帮助初学者快速上手实践操作;同时也可以参考 Scikit-Learn 库文档了解官方推荐的最佳实践方式。
```python
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
mae_value = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
print(f"The Mean Absolute Error is {mae_value}")
```
上述代码片段展示了如何利用 `scikit-learn` 中预置功能轻松完成 MAE 值测算过程。
#### 推荐几篇经典文献供进一步探索
虽然无法直接链接至外部数据库下载具体内容,但列举部分具有代表性的题目如下:
- "Understanding the Bias-Variance Tradeoff through Evaluation Metrics like MAE"
- "Comparative Study Between Different Regression Models Using Various Performance Indicators Including MAE"
以上两篇文章分别探讨了不同场景下选用合适度量标准的重要性及其背后理论依据[^2]。
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