在物流预测中，常用的误差度量指标包括：
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平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）：计算预测值与实际值之间的绝对误差的平均值，可以衡量预测的准确性。
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均方误差（Mean Squared Error，MSE）：计算预测值与实际值之间的误差的平方的平均值，可以衡量预测的精度。
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均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）：对均方误差取平方根，消除了平方的影响，更直观地反映了预测误差的实际情况。
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平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）：计算预测值与实际值之间的百分比误差的平均值，可以更好地评估预测的准确性。
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偏差（Bias）：表示预测值与实际值之间的平均差异，可以用来检查预测的偏向性。
这些误差度量指标可以帮助管理者评估物流预测模型的准确性和可靠性，从而及时调整和优化物流策略，提高物流效率和服务水平。
