回归预测误差是什么

回归预测误差是模型预测值与实际观测值之间的差异。误差计算很简单，就是用真实值减去预测值。误差有正有负，正表示预测偏低，负表示预测偏高。实际应用中，误差绝对值更常用，因为它不考虑方向。预测误差大小反映了模型准确性，误差越小，模型表现越好。常见误差指标包括平均绝对误差和均方误差，前者计算所有误差绝对值的平均数，后者则先平方误差再求平均。

回归预测误差来源多样。数据质量问题会导致误差，如缺失值或异常值。特征选择不当也会增加误差，遗漏重要特征或包含无关特征都会影响结果。模型复杂度不足无法捕捉数据规律，而过度复杂则容易记住噪声而非模式。外部环境变化同样引入误差，经济模型受政策调整影响，天气预测受突发气候干扰。误差不可避免，但通过优化模型和改进数据可以控制其大小。