在数据分析和模型评估中，准确度是一个至关重要的指标。其中，平均相对误差（Mean Relative Error, MRE）是一种常用的衡量预测值与实际值之间差异的方法。它能够帮助我们了解模型的整体性能，并判断其预测结果是否可靠。
平均相对误差的计算公式如下：
\[ \text{MRE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \left| \frac{A_i - P_i}{A_i} \right| \]
其中，\( A_i \) 表示第 \( i \) 个样本的实际值，\( P_i \) 表示对应的预测值，而 \( n \) 是样本总数。通过这个公式，我们可以得到所有样本相对误差的平均值，从而全面评估模型的表现。
值得注意的是，在使用平均相对误差时，我们需要确保实际值 \( A_i \) 不为零，否则会导致分母为零的情况。此外，该指标对异常值较为敏感，因此在数据预处理阶段应尽量减少极端值的影响。
总之，平均相对误差作为一种直观且易于理解的评价标准，在实际应用中具有广泛的适用性。合理地运用这一工具，可以帮助我们优化模型，提升预测质量。
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