【平均误差的英语】在数据分析和统计学中，"平均误差"是一个常见的术语，用于衡量预测值与实际值之间的差异。英文中，“平均误差”通常翻译为 Mean Error 或 Mean Absolute Error（MAE），具体使用哪个取决于上下文。
总结：
“平均误差”的英文表达主要有两种形式：
1. Mean Error (ME)：表示预测值与真实值之间误差的平均值，不考虑绝对值，因此可能为正或负。
2. Mean Absolute Error (MAE)：表示预测值与真实值之间误差的绝对值的平均值，更加直观，常用于评估模型的准确性。
两者都用于衡量模型的性能，但 MAE 更常用，因为它能更清晰地反映预测的总体偏差。
表格对比：
| 中文名称 | 英文名称 | 定义说明 | 特点说明 |
| 平均误差 | Mean Error (ME) | 预测值与真实值之间误差的平均值 | 可为正或负，反映系统性偏差 |
| 平均绝对误差 | Mean Absolute Error (MAE) | 预测值与真实值之间误差的绝对值的平均值 | 不受符号影响，更能反映实际误差大小 |
说明：
- Mean Error 常用于检测模型是否存在系统性偏误，例如是否总是高估或低估结果。
- Mean Absolute Error 是更常用的评估指标，适用于大多数预测任务，尤其是在需要了解误差大小时。
在实际应用中，建议根据数据特点和分析目的选择合适的指标。如果关注的是误差的整体大小，MAE 是更好的选择；如果想了解误差的方向性，ME 会更有帮助。