3. MSE,即均方误差,是预测值与真实值的绝对平方误差平均值。公式为: 4. RMSE,即均方根误差,是MSE的平方根。 5. MSLE,即均方对数误差,公式为: 6. RMSLE,即均方根对数误差,是MSLE的平方根。 7. MAPE,即平均绝对百分比误差,对相对误差敏感,不会因目标变量的全局缩放而改变,适用于目标变量量纲差距较大的问...
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 MAPE和MAE类似,只是在MAE...
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...
sqrt(mean_squared_log_error(true,pred))) print('均方误差【MSE】:', mean_squared_error(true, pred)) print('均方根误差【RMSE】:',np.sqrt(mean_squared_error(true,pred))) print('平均绝对误差【MAE】:',mean_absolute_error(true,pred)) print('平均绝对百分比误差【MAPE】:',mean_absolute_...
3、均方误差MSE 4、均方误差根RMSE 5、平均绝对误差MAE 6、平均绝对百分误差MAPE 7、AIC准则和BIC准则...
回归模型效果评估系列2-MAE、MSE、RMSE、MAPE(MAPD) MAE(Mean Absolute Error) 平均绝对误差 是基础的评估方法,后面的方法一般以此为参考对比优劣。 MSE(Mean Square Error) 平均平方差 对比MAE,MSE可以放大预测偏差较大的值,可以比较不同预测模型的稳定性,应用场景相对多一点。
均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均。通过平方的形式便于求导,所以常被用作线性回归的损失函数。 RMSE 均方根误差RMSE,即均方误差开平方,常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。 MAE MAE是绝对误差的平均值。可以更好地反映预测值误差的实际情况。
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 ...
mse = MSE(pred, true) rmse = RMSE(pred, true) mape = MAPE(pred, true) mspe = MSPE(pred, true) return mae,mse,rmse,mape,mspe 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. ...
回归问题的评估指标是用于衡量深度学习模型预测性能的重要工具。常见的指标包括均绝对误差（MAE）、均绝对百分比误差（MAPE）、均方误差（MSE）、根均方误差（RMSE）以及决定系数（R2_Score）。这些指标在Python的sklearn库中得到了封装，可以直接调用，无需繁琐的手动计算。sklearn的完整名称是scikit-learn，...