平均相对误差mre计算公式

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平均相对误差（Mean Relative Error，简称MRE）是用来衡量实际值与预测值之间误差，表现分析模型预测准确性的数学指标。其计算公式可表示为：MRE=1/n∑_(i=1)^n|r_i|/(a_i)×100%，其中r_i表示实际值和预测值之间的差值，a_i代表实际值，n为测量样本点数量。

MRE指标可以用来评估多种数据及函数拟合模型的拟合能力。通常情况下，采用低于10%的MRE可视为拟合较好的结果，其说明所拟合的数据点和模型是比较接近的。此外，MRE还可以用来评价时间序列

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分析模型和大规模参数优化算法等。

大气气溶胶>学习兴趣与学习习惯的培养MRE在数据处理和建模中显得尤为重要，因其可以帮助人们更快捷、准确地评估建模结果的可靠性，从而更好地利用数据来改善建模结果。如果MRE指标不能够达到预期要求，就必须进行再次优化以达到更好的建模效果。由于它以数学的角度检验模型的准确率，因此MRE计算公式极具实用性，在多个行业已经得到了广泛使用。

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