MAE(y_true, y_pred)# 0.5 二、均方误差 MSE 均方误差(MSE)同样是衡量预测值与真实值之间的差距。 # 测试数据y_true = [3, -0.5,2,7] y_pred = [2.5,0.0,2,8]# sklearnfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorprint(mean_squared_error(y_true, y_pred))# 0.375# 自定义importpandasaspdimpo...
2、均方根误差:RMSE(Root Mean Squard Error) 但是,MSE公式有一个问题是会改变量纲。因为公式平方了,比如说 y 值的单位是万元,MSE 计算出来的是万元的平方,对于这个值难以解释它的含义。所以为了消除量纲的影响,我们可以对这个MSE 开方,得到的结果就第二个评价指标:均方根误差 RMSE(Root Mean Squared Error): ...
1,均方误差 均方误差(MSE)的定义如下, 2,均方根误差 均方根误差(RMSE)是回归模型的典型指标,用于指示模型在预测中会产生多大的误差,对于较大的误差,权重较高。 y是实际值,而y~ 是预测值, RMSE越小越好。 3,平均绝对误差 平均绝对误差(MAE)用来衡量预测值与真实值之间的平均绝对误差,MAE越小表示模型越好,其...
整体来说,MSE会放大差异,更容易被发现,适合在开发过程中使用。MAE采用的是更简洁的计算,最接近真实的误差值,常用来作为实际评估指标。而RMSE经过了平方再开方,其数值会比MAE略大一点。 二、R²的含义和计算 我们已经可以利用MSE等指标计算模型预测值和实际值的差异了,看起来好像已经够用了,但是我们得到的是个数值...
分类问题的评价指标是准确率,那么回归算法的评价指标就是MSE,RMSE,MAE、R-Squared ①RMSE(RootMeanSquareError)均方根误差衡量观测值与真实值之间的偏差。常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。 ②MSE(MeanSquareError)均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。通过平方的形式便于求导,所以常被用作...
简介:回归模型是预测模型的一种,主要用于预测一个或多个因变量与一个或多个自变量之间的依赖关系。为了评估回归模型的性能,需要使用一系列评价指标。这些指标包括均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数R2 score。这些指标各有特点,可用于不同情况下的模型评估。
我们通常采用MSE、RMSE、MAE、R2来评价回归预测算法。 1、均方误差:MSE(Mean Squared Error) 其中, 为测试集上真实值-预测值。 def rms(y_test, y): return sp.mean((y_test - y) ** 2) 2、均方根误差:RMSE(Root Mean Squard Error) 可以看出,RMSE=sqrt(MSE)。
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 ...
1、均方误差(Mean Square Error,MSE) 2、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE) 3、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE) MAE=1n∑i=1n|yi−yi~|,∈[0,+∞) 4、R2分数(1-模型没有捕获的信息量占真实标签中所携带的信息量的比例) 分母是真实值的方差,方差越大,携带信息量越多。R2越接近1越好...
在sklearn中调用同样非常简单,但是在sklearn中没有RMSE的衡量标准,当然了只需要对MSE开根号就能得到RMSE。 RMSE vs MAE 首先这两个衡量标准的量纲是一致的,前面我们看到在实验中,RMSE的结果要比MAE的结果大一些,这是因为RMSE是将错误值进行了平方,将这些平方累加后在进行开根号的运算。此时如果错误值非常大的话,比...