产量预测模型中常用的误差评估指标有哪些？
在产量预测模型中，常用的误差评估指标包括均方误差（Mean Squared Error, MSE）、均方根误差（Root Mean Squared Error, RMSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）、平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE）等。
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均方误差（MSE）是预测值与真实值之差的平方的平均值，它的计算公式是： $$MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(Y_i - \hat{Y}_i)^2$$ 其中，$Y_i$为真实值，$\hat{Y}_i$为预测值，$n$为样本数量。
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均方根误差（RMSE）是均方误差的平方根，它的计算公式是： $$RMSE = \sqrt{MSE}$$ RMSE的值和原始数据的单位一致，可以更直观地反映预测误差的大小。
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平均绝对误差（MAE）是预测值与真实值之差的绝对值的平均值，计算公式为： $$MAE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|Y_i - \hat{Y}_i|$$ MAE的值也能够直观地反映预测误差的大小。
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平均绝对百分比误差（MAPE）则是预测误差占真实值的百分比的平均值，计算公式为： $$MAPE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\left|\frac{Y_i - \hat{Y}_i}{Y_i}\right| \times 100\%$$ MAPE能够反映出预测误差占真实值的比例，但在实际应用中存在一定局限性，因为当真实值为0时，MAPE无法计算。