MAPE是以百分比形式出现,表示在预测值与实际值之间相对误差的平均百分比。MAPE的取值范围是[0,+∞),越小表明预测模型越准确。一般来说,MAPE小于10%被认为是比较好的预测模型,MAPE在10%-20%之间,预测的精度还可以接受。但是,如果MAPE大于20%,那么预测的效果不太理想,需要进一步提高预测模型的精度。 总结 RMSE(Root...
三、均方根误差 RMSE 均方根误差(RMSE)是回归模型的典型指标,用于指示模型预测中会产生多大的误差。对于较大的误差,权重较高。 同样的,RMSE越小越好。 importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorprint(np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred)))# 0.61237 四、平均绝对百分比误差 MAPE MAP...
均方根误差(Root Mean Square Error),其实就是MSE加了个根号,这样数量级上比较直观,比如RMSE=10,可以认为回归效果相比真实值平均相差10。 RMSE=1n∑ni=1(yˆi−yi)2−−−−−−−−−−−−−−√RMSE=\sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (\hat{y}_i - y_i)^2}...
MSE(均方差、方差):Mean squared error 该统计参数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值,也就是SSE/n,和SSE没有太大的区别,计算公式如下 3. RMSE RMSE(均方根、标准差):Root mean squared error RMSE也叫回归系统的拟合标准差,是MSE的平方根;和MSE相比,RMSE能够避免出现量纲问题就算公式如下 这里在介...
模型预测精度(regression回归)的常用评价指标 - RMSE, MAE, MAPE, ubEMSE, Bias都代表什么意思,欢迎各位朋友批评指正! Error 指是对于每一个数据,error等于预测值减去真实值,即:Error=predict value - True value Bias 通常对于所有Error的平均值即为Bias,可以表示模型的总体偏差或误差,值得注意的是:由于Error有正...
3.均方误差MSE(Mean Square Error) 4.均方根误差RMSE(Root Mean Square Error) 5.平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error) 6. 平均绝对百分比误差MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 回归模型评估的两个方面 ...
MAE和RMSE一样,衡量的是真实值与预测值的偏离的绝对大小情况;而MAPE衡量的是偏离的相对大小(即百分率)。 相对来说,MAE和MAPE不容易受极端值的影响;而MSE/RMSE采用误差的平方,会放大预测误差,所以对于离群数据更敏感,可以突出影响较大的误差值。 相对其它指标,MAPE使用百分率来衡量偏离的大小,容易理解和解读。而MAE...
模型评估 | 机器学习回归模型评价(RMSE、MAE、MAPE) RMSE、MAE、MAPEfunction result(true_value,predict_value,type) disp(type) rmse=sqrt(mean((true_value-predict_value).^2)); disp(['根均方差(RMSE):',num2str(rmse)]) mae=mean(abs(true_value-predict_value)); disp(['平均绝对误差(MAE):',...
范围[0,+∞),和MSE、RMSE类似,当预测值和真实值的差距越小,则模型越好;相反则越差。 平均绝对百分比误差(MAPE) 平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE),平均绝对百分比误差之所以可以描述准确度是因为平均绝对百分比误差本身常用于衡量预测准确性的统计指标,如时间序列的预测。
机器学习中准确率、精确率、召回率、误报率、漏报率、F1-Score、AP&mAP、AUC、MAE、MAPE、MSE、RMSE、R-Squared等指标的定义和说明 简介:在机器学习和深度学习用于异常检测(Anomaly detection)、电子商务(E-commerce)、信息检索(Information retrieval, IR)等领域任务(Task)中,有很多的指标来判断机器学习和深度学习...