mean_absolute_error = absolute_differences.mean() return mean_absolute_error mae_value = mae(y_pred, y_true) print ("MAE error is: " + str(mae_value)) # MAE error is: 0.049999999999999996 PyTorch 实现如下: torch.nn.L1Loss(*size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*) imp...
均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE) 是指模型预测值f(x)和真实值y之间距离的均值,其公式如下: 优点:恒定的梯度健壮,对大误差、小误差都给予相同惩罚。 缺点:恒定的梯度对于小误差给予相对来说大权值,且在0出不可导 L2 Loss-MSE 均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE) 是指模型预测值f(x)和真实值y之间距离...
Huber Loss 上文我们分别介绍了 MSE 和 MAE 损失以及各自的优缺点,MSE 损失收敛快但容易受 outlier 影响,MAE 对 outlier 更加健壮但是收敛慢,Huber Loss 则是一种将 MSE 与 MAE 结合起来,取两者优点的损失函数,也被称作 Smooth Mean Absolute Error Loss 。其原理很简单,就是在误差接近 0 时使用 MSE,误差较...
在评价回归模型时,sklearn中提供了四种评价尺度,分别为mean_squared_error、mean_absolute_error、explained_variance_score 和 r2_score。 (1) 均方差(mean_squared_error): (2) 平均绝对值误差(mean_absolute_error): (3) 可释方差得分(explained_variance_score): (4) 中值绝对误差(Median absolute error) (...
回归模型中的三种损失函数包括:均方误差(Mean Square Error)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、Huber Loss。 均方误差(Mean Square Error,MSE) 均方误差指的就是模型预测值 f(x) 与样本真实值 y 之间距离平方的平均值。其公式如下所示: 其中,yi 和 f(xi) 分别表示第 i 个样本的真实值和预测值,m ...
平均绝对误差损失(Mean Absolute Error Loss),也称为 L1 Loss。是对预测值与目标值的差值求绝对值,其基本形式如下: 缺点:L1正则损失函数在目标值附近不平滑,会导致模型不能很好地收敛。 我们可以对这个损失函数进行可视化如下图,MAE 损失的最小值为 0(当预测等于真实值时),最大值为无穷大。可以看到随着预测与...
1. L1 Loss 平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE) L1 loss即平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE),指模型预测值和真实值之间距离的平均值。 2. L2 Loss 均方误差损失(Mean Square Error, MSE) L2 loss即均方误差损失(Mean Square Error, MSE),指预测值和真实值之差的平方的平均值。
mean_absolute_error或mae mean_absolute_percentage_error或mape mean_squared_logarithmic_error或msle squared_hinge hinge categorical_hinge binary_crossentropy(亦称作对数损失,logloss) logcosh categorical_crossentropy:亦称作多类的对数损失,注意使用该目标函数时,需要将标签转化为形如(nb_samples, nb_classes)的...
mean_absolute_error或mae mean_absolute_percentage_error或mape mean_squared_logarithmic_error或msle squared_hinge hinge categorical_hinge binary_crossentropy(亦称作对数损失,logloss) logcosh categorical_crossentropy:亦称作多类的对数损失,注意使用该目标函数时,需要将标签转化为形如(nb_samples, nb_classes)的...
[Mean Absolute Error (MAE)] - average of the errors [Mean Squared Error (MSE)] - MAE and MSE apply a power of 1 and 2 to the errors, respectively, and averages them. Because of this, they are also called L1 and L2 loss functions. However, you can apply higher (or negative) powe...