为什么我比MAPE (平均绝对误差)获得更高的MAE(平均绝对误差)和MSE(均方误差)？

在回答这个问题之前，我需要先解释一下MAPE、MAE和MSE这些概念。

MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是平均绝对百分比误差的缩写，它用于衡量预测结果与实际值之间的相对误差。它的计算公式是：MAPE = （Σ(|预测值-实际值|/实际值) / n）* 100%，其中Σ表示求和，| |表示绝对值，n表示样本数量。

MAE（Mean Absolute Error）是平均绝对误差的缩写，它用于衡量预测结果与实际值之间的绝对误差的平均值。它的计算公式是：MAE = Σ(|预测值-实际值|) / n，其中Σ表示求和，| |表示绝对值，n表示样本数量。

MSE（Mean Squared Error）是均方误差的缩写，它用于衡量预测结果与实际值之间的平方误差的平均值。它的计算公式是：MSE = Σ((预测值-实际值)^2) / n，其中Σ表示求和，^2表示平方，n表示样本数量。

现在回到问题本身，为什么你比MAPE获得更高的MAE和MSE？

首先，我们要明确MAE和MSE是用来衡量预测结果与实际值之间误差的指标。通常情况下，我们希望这两个指标越小越好，因为它们表示了预测结果与实际值的接近程度。

然而，有时候MAE和MSE可能会出现一些特殊情况，导致你的预测结果与实际值之间的误差更大，使得MAE和MSE变得更高。以下是一些可能导致这种情况的原因：

1. 数据异常值：如果你的数据集中存在一些异常值，这些异常值可能会对预测结果产生较大的影响，导致MAE和MSE增大。
2. 数据分布不均匀：如果你的数据分布不均匀，可能会导致预测结果在某些区间上表现较好，但在其他区间上表现较差，进而影响MAE和MSE的值。
3. 模型选择不当：如果你选择的预测模型不适合你的数据集，或者模型参数设置不合理，可能会导致预测结果与实际值之间的误差增大，进而使得MAE和MSE更高。

总而言之，MAE和MSE的值是根据你的预测结果与实际值之间的误差计算得出的，如果你的预测结果与实际值之间的误差较大，那么MAE和MSE也会相应增大。要提高预测结果的准确性，你可以通过数据清洗、模型优化等方法来改善。

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