MSE值和RMSE值受异常值残差影响较大，因此可使用平均绝对误差MAE（又称L1范数损失），即误差绝对值的平...
平均平方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、平均平方根误差(RMSE)和R平方(决定系数)等指标被用来评估回归模型的效果。 平均绝对误差(MAE)表示数据集中实际值和预测值之间的绝对差异的平均值。它衡量的是数据集中残差的平均值。 其中: - 为 的预测值, 为的平均值 平均平方误差(MSE)表示数据集中原始值和预测值之间...
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。 MSE和MAE适用于误差相对明显的时候,大的误差也有比较高的权重,RMSE则是针对误差不是很明显的时候;MAE是一个线性的指标,所有个体差异在平均值上均等加权,所以它更加凸显出异常值,相比MSE; RMSLE: 主要针对数据集中有一个特别大的...
y_preditc=reg.predict(x_test)#reg是训练好的模型 mse_test=np.sum((y_preditc-y_test)**2)/len(y_test)#跟数学公式一样的 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 RMSE 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 rmse_test=mse_test**0.5 代码语言:javascript 代码运行次数:0...
如果关心预测的绝对精度：RMSE可能是一个更好的选择。因为它提供了误差的直观尺度，并且单位与响应变量相同，便于理解和比较。如果关注预测的稳定性与一致性：MAE可能更合适。它直接反映了模型对数据点预测的稳定性，不会因较大误差的平方而过度放大其影响。如果希望强调较大误差带来的影响：MSE是一个不错...
单位一致:RMSE 与目标变量的单位相同,便于直观理解预测误差的大小。 敏感度:和 MSE 类似,对大误差较为敏感,适用于需要强调大误差影响的场景。 解释性:在评估模型时,RMSE 可以直观反映模型的预测误差范围。 示例: 延续前面的 MSE 示例,RMSE 为 4. R²(决定系数) ...
探索回归模型的圣杯：MAE、MSE、RMSE与R²的全面比较 回归模型的世界里，评价指标如同繁星点点，引导我们探寻最佳的模型表现。这里有四个关键指标：R²、调整后R²、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)以及平均绝对误差(MAE)。它们各司其职，帮助我们衡量模型的拟合度和精度。接下来，我们...
2、RMSE(Root Mean Squared Error)均方根误差 这不就是MSE开个根号么。有意义么?其实实质是一样的。只不过用于数据更好的描述。 例如:要做房价预测,每平方是万元(真贵),我们预测结果也是万元。那么差值的平方单位应该是 千万级别的。那我们不太好描述自己做的模型效果。怎么说呢?我们的模型误差是 多少千万?。
MSE(y_true, y_pred)# 0.375 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...
MSE衡量的是预测值与平均值之间差的平方的平均值，强调了较大的误差带来的影响。MAE则是预测误差的绝对值的平均，它更直观地反映了模型对数据点预测的稳定性和一致性。RMSE是MSE的平方根，它提供了误差的直观尺度，更便于理解，因为它的单位与响应变量相同。而R方，也称为决定系数，它的范围在0到1...