Hi ! Day24 !
今天要來介紹幾個可在TensorFlow中用於回歸問題的指標
均方誤差MSE (Mean Squared Error) ，計算方法是每一個點的誤差值開平方後相加，再除以所有的數量，即「誤差」的平方的期望值（誤差為估計值與被估計量的差）。因此MSE 的值越小，說明預測模型實驗資料具有越好的精確度。
平均絕對誤差MAE (Mean Absolute Error)，計算方法是每一個點的誤差值做絕對值之後相加，再除以所有的數量。MAE有一個缺點是收斂速度太慢。
平均絕對百分比誤差MAPE (Mean Absolute Percentage Error)，可以說是以百分比來顯示的平均絕對誤差MAE。
https://zh.wikipedia.org/zh-tw/均方误差
https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_squared_error
https://zh.wikipedia.org/zh-tw/平均绝对误差
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