1. MAE,即平均绝对误差,是预测值与真实值的绝对误差平均值。公式为: 2. MedianAE,即绝对误差中位数,是预测值与真实值的绝对误差的中位数。对目标变量异常值有较好健壮性。 3. MSE,即均方误差,是预测值与真实值的绝对平方误差平均值。公式为: 4. RMSE,即均方根误差,是MSE的平方根。 5. MSLE,即均方对...
MAE(平均绝对误差)、MSE(均方误差)、和MAPE(平均绝对百分比误差)是用于评估模型预测性能的几种常用指标。它们各有优缺点,适用于不同的场景。 MSE(均方误差) 定义: MSE是预测值与真实值之差的平方的平均值。 公式: MSE=1n∑i=1n(yi−y^i)2 优点: 对于大误差更敏感,因其平方项会放大这种差异,有助于捕捉...
sqrt(mean_squared_log_error(true,pred))) print('均方误差【MSE】:', mean_squared_error(true, pred)) print('均方根误差【RMSE】:',np.sqrt(mean_squared_error(true,pred))) print('平均绝对误差【MAE】:',mean_absolute_error(true,pred)) print('平均绝对百分比误差【MAPE】:',mean_absolute_...
平均绝对误差 MAE(Mean Absolute Error) 均方误差 MSE(Mean Square Error) 均方根误差 RMSE(Root Mean Square Error) 平均绝对百分比误差 MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 其中,MAE和MSE使用较为广泛。 需要根据不同比赛的不同评价指标进行选择。 通常,sklearn.metrics中评估函数以_score结尾返回一个值,越大...
*定义: MAE =∑|actual - predicted| / n *范围: [0,∞) *解释:衡量预测值与实际值之间的绝对误差的平均值。 2.平均相对百分比误差(MAPE): *定义: MAPE =∑|(actual / predicted) - 1| / n×100% *范围: [0%,∞%) *解释:衡量预测值与实际值之间的相对误差的平均百分比。 3.均方误差(MSE): ...
1、均方误差:MSE(Mean Squared Error) 其中, 为测试集上真实值-预测值。 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。
MSE 均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均。通过平方的形式便于求导,所以常被用作线性回归的损失函数。 RMSE 均方根误差RMSE,即均方误差开平方,常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。 MAE MAE是绝对误差的平均值。可以更好地反映预测值误差的实际情况。
MAE MAE计算公式: MAE=1n∑i=1n∣y^i−yi∣MAE=n1i=1∑n∣y^i−yi∣ 解释: 范围[0,+∞),和MSE、RMSE类似,当预测值和真实值的差距越小,则模型越好;相反则越差。 平均绝对百分比误差(MAPE) 平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE),平均绝对百分比误差之所以可以描...
2) 最常用的评价指标:均误差方(MSE) 指标解释:所有样本的样本误差的平方的均值 指标解读:均误差方越接近0,模型越准确 3) 较为好解释的评价指标:平均绝对误差(MAE) 指标解释:所有样本的样本误差的绝对值的均值 指标解读:平均绝对误差的单位与因变量单位一致,越接近0,模型越准确 ...
mse = MSE(pred, true) rmse = RMSE(pred, true) mape = MAPE(pred, true) mspe = MSPE(pred, true) return mae,mse,rmse,mape,mspe 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. ...