
【计】 average error
average; counterpoise; equilibration; evenness
【医】 Av.; average
【经】 avg.
error; mistake; balk; baulk; falsity; inaccuracy; slip; stumer
【计】 booboo; bug; error; mistake
【医】 error; vice; vitium
【经】 error
在汉英词典视角下,“平均错误”(Average Error)指对一系列测量或计算结果中偏差的算术平均值进行量化评估的术语。其核心含义可拆解为:
“平均错误”在统计学中特指观测值与真实值之差的绝对值的平均数,计算公式为: $$ text{平均错误} = frac{1}{n} sum_{i=1}^{n} |x_i - mu| $$ 其中 (x_i) 为观测值,(mu) 为真实值或期望值,(n) 为样本量。该指标反映数据集的整体偏差程度,区别于方差(衡量离散度)。
将“average error”译为“平均误差”,强调其作为统计学指标的本质,用于描述重复测量中误差的集中趋势。
定义“mean error”为同义术语,指出其与“标准误差”(standard error)的区别在于计算方式(绝对值平均 vs 平方平均)。
在质量控制领域(如ISO标准),平均错误率(Average Error Rate)用于评估系统可靠性,例如:
权威来源:
- 统计学基础概念 - 《统计学原理》,ISBN 978-7-300-25068-3
- 《英汉大词典》(第2版),上海译文出版社,ISBN 978-7-5327-4648-3
- 《牛津高阶英汉双解词典》(第9版),商务印书馆,ISBN 978-7-100-11531-6
- 自然语言处理评估标准 - ACL Anthology 论文库(aclweb.org/anthology)
“平均错误”是一个在不同领域(如统计学、机器学习、质量控制等)中常见的概念,通常指对一组误差值的平均计算。以下是其核心解释:
平均错误(Average Error)指在多次测量、预测或实验中,所有误差值的平均数。它反映整体误差水平,常用于评估模型或方法的准确性。例如:
根据误差计算方式,主要分为两类:
平均绝对误差(MAE)
计算所有绝对误差的平均值,公式为:
$$text{MAE} = frac{1}{n}sum_{i=1}^{n} |y_i - hat{y}_i|$$
其中,(y_i)为真实值,(hat{y}_i)为预测值,(n)为样本数。
均方误差(MSE)
计算所有误差平方的平均值,公式为:
$$text{MSE} = frac{1}{n}sum_{i=1}^{n} (y_i - hat{y}_i)$$
MSE对较大误差更敏感,常用于回归模型评估。
如果需要具体领域的深入解释(如某类模型中的误差计算),可补充背景信息进一步说明。
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