請問評估指標的意義是說，當評估指標越低，預估的可信度越高嗎? - Cupoy

2019/08/26 上午 10:51

機器學習共學討論版

Charlie

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請問評估指標的意義是說，當評估指標越低，預估的可信度越高嗎?

譬如說MAE作為迴歸分析的指標，MAE越低代表預測的可信度越高。

回答列表

• 2019/08/26 下午 00:22
  Jimmy
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  Hi Charlie!

  
  

  以 MAE 來說，他是衡量預測值與目標值的差距，差距越小當然是越好，但如果你使用 Accuracy 正確率，當然就是越高越好囉。所以評估指標的大小與優劣當然要看你使用的指標而定，沒有越低就是越好的情形存在喔！

• 2019/08/26 下午 10:06
  陳立偉
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  這個問題應該有兩部份，一部份是 input，一部份是 output。

  輸入指的是，要用什麼東西(指標、資料)去做分析。

  輸出指的是，分析完的資訊，要如果去對映結果的有效性。

  數值的大小不一定代表好壞，它只是特性的呈現而已。

  大小要改變很容易，結果加上倒數，或是某數-結果，都可以讓數字反過來，所以要加上輸出的分析才能真正產出有效資訊，這不是單純的大小高低這麼簡單。

• 2019/08/27 上午 11:05
  張維元 (WeiYuan)
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  MAE 指的是 Mean Absolute Error, MAE（平均絕對誤差），這邊的誤差是指「真實結果」跟「模型推算」的差距，因此是越低（模型推算的結果）越好（接近真實結果）。

  
  

  「當評估指標越低，預估的可信度越高嗎?」這邊並沒有特別討論到可信度這件事哦