Mean Squared Error(均方误差)与均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)的关系 均方根误差(RMSE)是MSE的平方根,即RMSE = √MSE。虽然MSE和RMSE在度量误差方面本质相同,但RMSE具有与原数据相同的单位,因此在实际应用中更为直观。RMSE直接给出了误差的平均绝对值...
importnumpyasnp# 导入NumPy库# 真实值y_true=[3,-0.5,2,7]# 实际的数值# 预测值y_pred=[2.5,0.0,2,8]# 模型预测的数值# 计算均方误差mean_squared_error=np.mean((y_true-y_pred)**2)# 计算 MSE# 计算均方根误差rmse=np.sqrt(mean_squared_error)# 计算 RMSE# 输出结果print("RMSE:",rmse)#...
与平均绝对误差(MAE)相比,MSE 更加敏感于较大的误差,但可能不具有 MAE 的稳健性。 均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)是 MSE 的平方根,它与 MAE 一样,结果与原始数据具有相同的单位,但对大误差的敏感度介于 MAE 和 MSE 之间。 在选择误差度量方式时,需要根据具体问题的需求和数据的特性来决定。例如...
MSE越小表示模型的预测结果与真实值之间的差异越小。 2. 均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE): RMSE是MSE的平方根,计算公式为: ����=1�∑�=1�(��−�^�)2RMSE=n1∑i=1n(yi−y^i)2 RMSE在量纲上与原始数据相同,因此更直观地反映了预测误差的大小。 3. 平均绝对...
均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)是预测值与真实值之差的平方的均值的平方根,用于衡量预测模型的精确度。RMSE越小,表示模型的预测结果与实际观测值越接近,即模型的性能越好。 计算公式: RMSE的计算公式如下: [ \text{RMSE} = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^...
说明 均方根误差 (RMSE) 是残差的标准偏差(预测误差)。残差度量数据点与回归线的距离;RMSE 度量这些残差的分布情况。换句话说,它可以告诉您数据在最佳拟合线附近的集中程度。 公式 其中f = 预测值(预期值或未知结果),o = 观测值(已知结果)。 示例
如果True 返回 MSE 值,如果 False 返回 RMSE 值。 返回: loss:浮点数或浮点数数组 非负浮点值(最佳值为 0.0)或浮点值数组,每个目标对应一个。 例子: >>> from sklearn.metrics import mean_squared_error >>> y_true = [3, -0.5, 2, 7] >>> y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8] >>> mean_squared...
RMSE = np.sqrt(mean_squared_error(Ypredict, np.array(data.get_y_data()).ravel())) matplotlib.rcParams.update({'font.size':26}) ax[x].scatter(data.get_y_data(), Ypredict, color='black', s=10) ax[x].plot(ax[x].get_ylim(), ax[x].get_ylim(), ls="--", c=".3") ...
标准差(Standard Deviation),也称均方差(mean square error),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。简单来说,标准差是...