我创建了一个简单的线性回归模型来预测S＆P 500的收盘价。然后计算平均绝对误差（MAE），得到1290的MAE分数。现在，我不想知道这是对还是错，但是我想知道1290的MAE告诉我有关我的模型的信息。
最佳答案
老实说，“总的来说”它几乎没有告诉您。该值是任意的，只有在您完全了解数据后才能得出任何结论。
MAE代表平均绝对误差，因此，如果您的平均误差是1290，则意味着如果您从数据中随机选择一个数据点，那么您会期望您的预测与真实值相差1290。好吗？坏？取决于您的输出规模。如果以百万计，那么那么大的误差不算什么，并且该模型很好。如果您的输出值在数千的范围内，那将是可怕的。
如果我正确理解标准普尔500的收盘价是介于0到2500之间的数字（最近36年），则错误1290看起来像您的模型没有任何作用。这几乎就像一个常数模型，总是回答“ 1200”或与此值相关的值。