mean_squared_error数学公式均方误差(Mean Squared Error,MSE)是一种常用的衡量预测模型精度的指标。它计算的是预测值与实际值差的平方的平均值。 数学公式如下: MSE = (1/n) * Σ(Y_i - Y_hat_i)^2 其中: n是观测值的数量 Y_i是第i个观测值的实际值 Y_hat_i是第i个观测值的预测值 Σ是求和...
MSE的计算公式: 对于一组数据点 (𝑥1,𝑦1), (𝑥2,𝑦2),...,(𝑥𝑛,𝑦𝑛)(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn),其预测值分别为𝑦^1,𝑦^2,...,𝑦^𝑛y^1,y^2,...,y^n,MSE 的计算公式如下:MSE=1𝑛∑𝑖=1𝑛(𝑦𝑖−𝑦^𝑖)2MSE=n1∑i=1n(yi−y^i)2...
=2:raiseValueError('Mean squared error need 2 inputs (y_pred, y), but got {}'.format(len(inputs)))# 将输入统一转换为numpyy_pred=self._convert_data(inputs[0])y=self._convert_data(inputs[1])# 复现公式squared_error_sum=np.power(y.reshape(y_pred.shape)-y_pred,2)# 多组数据进行...
公式中,首先计算每个样本的预测误差(即真实值与预测值之间的差),然后将所有样本的误差平方求和,并除以样本数量 N,最后得到平均误差。 以下是一个使用 Python 编写的计算均方误差的示例函数: importnumpyasnpdefmean_squared_error(y_true, y_pred): N =len(y_true)# 样本数量mse = np.sum((y_true - y_...
1. 均方误差(Mean Squared Error,MSE): MSE是预测值与真实值之间差异的平方和的平均值,计算公式为: ���=1�∑�=1�(��−�^�)2MSE=n1∑i=1n(yi−y^i)2 其中,��yi 是真实值,�^�y^i 是模型预测值,�n 是样本数量。MSE越小表示模型的预测结果与真实值之间的...
MAE(Mean Absolute Error,平均绝对误差)和 MSE(Mean Squared Error,均方误差)是常用的回归任务中用于评估模型性能的两种误差度量指标。 1. MAE (平均绝对误差): MAE 计算的是预测值与真实值之间的绝对差值的平均数,公式如下: 解释: MAE 衡量的是预测值与真实值之间的平均差异,越小表示模型预测越准确。它的单位与...
MSE: Mean Squared Error 均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值; MSE可以评价数据的变化程度,MSE的值越小,说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。MSE=1N∑t=1N(observedt−predictedt)2MSE=1N∑t=1N(observedt−predictedt)2RMSE 均方误差:均方根误差是均方误差的算术平方根RMSE=1N∑t=...
标准差（StandardDeviation），也称均方差（meansquareerror），是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。简介标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式如图。简单来...