在数学和工程领域，准确度是评价函数性能的重要指标。函数误差，即函数输出值与实际值之间的差异，是衡量准确度的关键。本文将总结几种常用的衡量函数误差的方法。

首先，最直观的误差衡量方法是绝对误差。绝对误差是指函数预测值与实际值之间的差的绝对值。其计算公式为：绝对误差 = |预测值 - 实际值|。绝对误差简单易懂，但缺点是在不同数据集上难以比较。

其次是相对误差，它是将绝对误差与实际值相比较得到的百分比。计算公式为：相对误差 = (|预测值 - 实际值| / 实际值) * 100%。相对误差可以弥补绝对误差在不同数据集上难以比较的缺点，更能反映函数预测的相对准确性。

均方误差（MSE）是另一种广泛应用的方法，它衡量的是预测值与实际值之间差的平方的平均值。MSE = Σ(|预测值 - 实际值|^2) / N，其中N为数据点的数量。MSE对异常值非常敏感，因此可以更好地反映函数的整体性能。

均方根误差（RMSE）是MSE的平方根，用于衡量预测值与实际值之间的标准差。RMSE = √MSE。与MSE相比，RMSE具有与原数据相同的量纲，因此更容易解释。

除此之外，还有平均绝对误差（MAE），它是绝对误差的平均值。MAE = Σ|预测值 - 实际值| / N。MAE对异常值不如MSE敏感，因此在某些情况下更能反映函数的泛化能力。

综上所述，选择合适的误差衡量方法取决于具体的应用场景和数据特性。在评估函数误差时，我们应该综合考虑这些方法，以获得更全面的性能评估。