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【平均误差的单词】在数据分析和机器学习领域，"平均误差"是一个常见的概念，用于衡量预测值与实际值之间的差异。为了更准确地表达这一概念，英语中有一些相关的术语和单词可以使用。以下是对“平均误差”的相关英文单词进行总结，并以表格形式展示。

一、

在统计学和机器学习中，“平均误差”通常指的是模型预测结果与真实值之间的平均偏差。根据不同的计算方式，常见的相关术语包括：

- Mean Absolute Error (MAE)：平均绝对误差，是最常用的误差度量方法之一，计算的是预测值与实际值之间绝对差的平均值。

- Mean Squared Error (MSE)：均方误差，计算的是预测值与实际值之间平方差的平均值，对较大的误差惩罚更重。

- Root Mean Squared Error (RMSE)：均方根误差，是MSE的平方根，单位与原数据一致，便于解释。

- Mean Bias Error (MBE)：平均偏差误差，用于衡量预测值相对于真实值的整体偏移方向。

- Absolute Error：绝对误差，指单个预测值与实际值之间的差的绝对值。

这些术语在不同场景下有不同的适用性，选择合适的指标有助于更好地评估模型性能。

二、相关英文单词表

通过以上内容可以看出，虽然“平均误差”在中文中是一个较为宽泛的概念，但在英文中则有多个具体术语来精确描述其不同形式。了解这些术语有助于在实际应用中更准确地分析和优化模型表现。