将RMSE和MAE粘贴到ggplot2中的预测旁边

RMSE和MAE是衡量预测模型准确度的常用指标，它们可以用来评估模型对于实际观测值的预测误差程度。

RMSE（Root Mean Square Error）是均方根误差的缩写，它是预测值与真实观测值之间差异的平方和的平均值的平方根。RMSE越小，表示模型的预测误差越小，模型的准确度越高。

MAE（Mean Absolute Error）是平均绝对误差的缩写，它是预测值与真实观测值之间差异的绝对值的平均值。MAE越小，表示模型的预测误差越小，模型的准确度越高。

在ggplot2中，可以将RMSE和MAE粘贴到预测图中的预测旁边，以便直观地展示模型的预测准确度。以下是一个示例代码：

library(ggplot2)

# 假设有一组真实观测值和对应的预测值
observed <- c(10, 15, 20, 25, 30)
predicted <- c(12, 16, 18, 24, 28)

# 计算RMSE和MAE
rmse <- sqrt(mean((predicted - observed)^2))
mae <- mean(abs(predicted - observed))

# 创建预测图
p <- ggplot() +
  geom_point(aes(x = observed, y = predicted), color = "blue") +
  geom_abline(intercept = 0, slope = 1, color = "red") +
  labs(x = "Observed", y = "Predicted") +
  annotate("text", x = max(observed), y = max(predicted), 
           label = paste("RMSE =", round(rmse, 2)), hjust = 1) +
  annotate("text", x = max(observed), y = max(predicted) - 2, 
           label = paste("MAE =", round(mae, 2)), hjust = 1)

# 显示预测图
print(p)

在上述代码中，首先导入ggplot2库。然后，假设有一组真实观测值和对应的预测值，分别存储在observed和predicted变量中。接下来，通过计算平方差和绝对差的平均值，分别得到RMSE和MAE的值。然后，使用ggplot()创建一个空的预测图，并使用geom_point()添加散点图层，表示真实观测值和预测值之间的关系。使用geom_abline()添加一条红色的参考线，表示完美预测的情况。使用labs()设置x轴和y轴的标签。最后，使用annotate()函数在预测图中添加文本，显示RMSE和MAE的值。

这样，就可以将RMSE和MAE粘贴到ggplot2中的预测旁边，以便更好地展示模型的预测准确度。

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