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) 可以看出,RMSE=sqrt(MSE)。 3、平均绝对误差:MAE(Mean Absolute Error) 以上各指标,根据不同业务,会有不同的值大小,不具有可读性,因此还可以使用以下方式进行评测。 4、决定系数:R2(R-Square) def R2(y_test, y_true): return 1 - ((y_test - y_true)...
P.S. 评价模型的标准和训练模型时最优化的目标函数是可以完全不一样的。 RMSE vs MAE RMSE 与 MAE 的量纲相同,但求出结果后我们会发现RMSE比MAE的要大一些。 这是因为RMSE是先对误差进行平方的累加后再开方,它其实是放大了较大误差之间的差距。 而MAE反应的就是真实误差。因此在衡量中使RMSE的值越小其意义越...
P.S. 评价模型的标准和训练模型时最优化的目标函数是可以完全不一样的。 RMSE vs MAE RMSE 与 MAE 的量纲相同,但求出结果后我们会发现RMSE比MAE的要大一些。 这是因为RMSE是先对误差进行平方的累加后再开方,它其实是放大了较大误差之间的差距。 而MAE反应的就是真实误差。因此在衡量中使RMSE的值越小其意义越...
一、MSE、RMSE、MAE的含义和计算 我们以一个预测气温的回归模型为例,模型计算出未来15天的气温(预测值),15天过后我们可以得到每天的实际气温(实际值),我们以此数据为基础,来计算该模型预测值与实际值的差异。 最直接的计算方式,就是计算每天气温的差值,并把差值相加即可。
在解决回归问题时,我们可能会使用R平方(R2)、均方根误差(RMSE)、均方误差(MSE)和均方根误差(MAE)这三个评估指标。 如今的我,在使用它们时,并不会考虑很多。我只知道它们是通用的度量标准,但还并没有搞清楚什么时候该使用哪一个。也因此,这篇笔记仅仅用作记录我所学。
一、MSE、RMSE、MAE的含义和计算 我们以一个预测气温的回归模型为例,模型计算出未来15天的气温(预测值),15天过后我们可以得到每天的实际气温(实际值),我们以此数据为基础,来计算该模型预测值与实际值的差异。 最直接的计算方式,就是计算每天气温的差值,并把差值相加即可。
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。
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...
在回归任务(对连续值的预测)中,常见的评估指标(Metric)有:平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方误差(Mean Square Error,MSE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE),其中用得最为广泛的就是MAE和MSE。下面依次来进行一个大致的介绍,同时对于...