(𝑥1,𝑦1), (𝑥2,𝑦2),...,(𝑥𝑛,𝑦𝑛)(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn),其预测值分别为𝑦^1,𝑦^2,...,𝑦^𝑛y^1,y^2,...,y^n,MSE 的计算公式如下:MSE=1𝑛∑𝑖=1𝑛(𝑦𝑖−𝑦^𝑖)2MSE=n1∑i=1n(yi−y^i)2其中: 𝑛n 是数据点的总数。
1. 均方误差(Mean Squared Error,MSE): MSE是预测值与真实值之间差异的平方和的平均值,计算公式为: ���=1�∑�=1�(��−�^�)2MSE=n1∑i=1n(yi−y^i)2 其中,��yi 是真实值,�^�y^i 是模型预测值,�n 是样本数量。MSE越小表示模型的预测结果与真实值之间的...
=2:raiseValueError('Mean squared error need 2 inputs (y_pred, y), but got {}'.format(len(inputs)))# 将输入统一转换为numpyy_pred=self._convert_data(inputs[0])y=self._convert_data(inputs[1])# 复现公式squared_error_sum=np.power(y.reshape(y_pred.shape)-y_pred,2)# 多组数据进行...
MAE(Mean Absolute Error,平均绝对误差)和 MSE(Mean Squared Error,均方误差)是常用的回归任务中用于评估模型性能的两种误差度量指标。 1. MAE (平均绝对误差): MAE 计算的是预测值与真实值之间的绝对差值的平均数,公式如下: 解释: MAE 衡量的是预测值与真实值之间的平均差异,越小表示模型预测越准确。它的单位与...
公式中,首先计算每个样本的预测误差(即真实值与预测值之间的差),然后将所有样本的误差平方求和,并除以样本数量 N,最后得到平均误差。 以下是一个使用 Python 编写的计算均方误差的示例函数: importnumpyasnpdefmean_squared_error(y_true, y_pred): N =len(y_true)# 样本数量mse = np.sum((y_true - y_...
MSE: Mean Squared Error 均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值; MSE可以评价数据的变化程度,MSE的值越小,说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。MSE=1N∑t=1N(observedt−predictedt)2MSE=1N∑t=1N(observedt−predictedt)2RMSE 均方误差:均方根误差是均方误差的算术平方根RMSE=1N∑t=...
几何均方误差(Geometric Mean Squared Error,GMSE)是衡量预测值与真实值之间差异的一种统计指标。与传统的均方误差(Mean Squared Error,MSE)相比,GMSE在计算误差时使用了对数转换,以减小离群值的影响并更好地适应数据的分布特征。 GMSE的计算公式为: GMSE = exp(Σ(log(observed - predicted)^2) / n) 其中...
n。 ②平均平方误差,即均方差( MSE),指各期预测误差的平方的算术平均数,即 材sE一工呈(,,一,,)“ 九r一1 ③平均平方根误差即误差的标准差(RMSE),指均方差的平方根,用公式表示: 尺对SE一丫五歹云云 计算预测误差的主要作用,是衡量预测方法的优劣,并在众多预测方法及预测模型中进行比较,以选出最佳的...