使用R语言caret包timeslice方法(horizon=1)时RMSE与MAE异常匹配问题

一、RMSE与MAE结果一致的原因 #

• 你设置的trainControl中horizon = 1，意味着每次时间切片验证只预测1个样本。
• 对单个样本而言，RMSE的计算结果sqrt((预测值-真实值)^2)等价于误差的绝对值，和MAE的计算逻辑abs(预测值-真实值)完全相同。
• train函数会对每个时间切片的RMSE、MAE分别取均值，由于每个切片的两个指标数值一致，最终整体的RMSE和MAE结果自然相等。

二、手动计算RMSE与模型输出不匹配的原因 #

• train输出的RMSE是各时间切片RMSE的均值：先对每个仅含1个样本的切片计算RMSE（即误差的绝对值），再将所有切片的该值取平均。
• 你的手动计算sqrt(mean(error^2))是所有预测样本的整体RMSE：先把所有误差平方后求均值，再开根号。
• 这是两种不同的统计计算逻辑，结果必然存在差异。比如两个切片的误差为2和-1时，模型输出的RMSE是(2+1)/2=1.5，手动计算的则是sqrt((4+1)/2)≈1.58，数值明显不同。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user1491868