我有7000个数据实例。
我将这些实例由人工（参考）手动评分。
我有不同的引擎来自动确定数据的分数。
我有一张excel表格，每列都描述了某个引擎的得分和一列手动评分数据。
我想知道哪个引擎使用Excel的函数，编程更接近人类的得分，或者只是给我简单的数学运算，我会解决它。
数据评分从-3.0到+3.0
我使用C＃作为该应用程序，使用.NET Excel COM库来访问Excel工作表。
-UPDATE -
从统计学上讲，描述错误的最佳方法是什么，我的意思是人类得分往往接近中性（0），但是引擎的得分往往有偏差（超过1.5 +/-）我想成为能够确定以正确的方式描述和夸大错误的最佳方程式。
答案 0 :(得分：4)
我建议使用均方误差。对于每个数据实例，计算每个引擎的差异的平方。这会夸大错误，并给出正数。然后你得到每个引擎的平均平方误差。最低的将是人类的“最接近”估计。
答案 1 :(得分：1)
通常通过从人类得分中减去引擎得分，取绝对值，然后对所有7000求和来完成。具有最小总和的引擎是最接近的。
答案 2 :(得分：1)
如果每个数据点都在相同的范围内，那么数据集之间的Euclidean distance应该足够好。为清楚起见，数据实例将被编号，引擎将被编号。如果人类在数据点i上给出的分数为H_i，并且引擎a给出的分数为Ea_i，那么错误（如何“不关闭”a引擎a的给定引擎是：
ERROR(a) = (H_1 - Ea_1)^2 + (H_2 - Ea_2)^2 + … + (H_7000 - Ea_7000)^2
最近的引擎是错误最小的引擎。