最大誤差平均誤差

在統計學和數學中，"最大誤差"和"平均誤差"是兩個不同的概念，它們分別描述了數據集中的誤差特徵。

1. 最大誤差（Maximum Error）： 最大誤差是指數據集中單個數據點與其真值（或預測值）之間可能發生的最大絕對誤差。這通常用來評估一個模型或方法在最壞情況下的表現。例如，如果一個模型預測某個數據點的值為10，而實際值為15，那麼這個數據點的最大誤差為5。

2. 平均誤差（Mean Error）： 平均誤差是指數據集中所有數據點的誤差之和除以數據點的總數。這裡的誤差可以是絕對誤差（Absolute Error），也可以是平方誤差（Squared Error），或者是其他適當的誤差度量。平均誤差通常用來評估一個模型或方法在整體上的表現。例如，如果一個模型對多個數據點的預測誤差分別為1, 2, 3, 4，那麼這些誤差的平均值為(1 + 2 + 3 + 4) / 4 = 2.5。

在實際應用中，通常會同時考慮最大誤差和平均誤差來全面評估一個模型或方法的性能。最大誤差可以幫助我們了解模型在最壞情況下的表現，而平均誤差則可以幫助我們了解模型在整體上的表現。