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,即均方对数...
均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE) RMSE Root Mean Square Error,均方根误差 是观测值与真值偏差的平方和与观测次数m比值的平方根。 是用来衡量观测值同真值之间的偏差 MAE Mean Absolute Error ,平均绝对误差 是绝对误差的平均值 能更好地反映预测值误差的实际情况. 标准差 Standard Deviation...
RMSE=√(MSE) 均方根误差与均方误差类似,也是表示预测值与真实值之间的差异,但是它能够更直观地表示误差的大小。与均方误差相比,均方根误差更容易理解和解释。 3.平均绝对误差(MAE): 平均绝对误差是另一种常用的评价回归模型的指标,它表示预测值与真实值之间差异的绝对值的平均值。 MAE=(1/n)*Σ,y_i-ŷ...
于是干脆就开个根号就好了。我们误差的结果就跟我们数据是一个级别的可,在描述模型的时候就说,我们模型的误差是多少万元。 MAE MAE(平均绝对误差) R Squared 上面的几种衡量标准针对不同的模型会有不同的值。比如说预测房价 那么误差单位就是万元。数子可能是3,4,5之类的。那么预测身高就可能是0.1,0.6之类的。
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。
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; ...
MSE的单位是原始数据单位的平方,尽管它提供了误差的平方平均,但由于单位变化,其解释性较差。为了便于解释,通常会使用均方根误差(RMSE),即MSE的平方根,使得误差单位回归到原始数据的单位。 2.3 数学特性 MAE在优化过程中具有较好的鲁棒性,因为它的损失函数是一条折线,具有平滑的梯度。这在一些优化算法中,如梯度下降...
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...
RMSE Root Mean Square Error,均方根误差 是观测值与真值偏差的平方和与观测次数m比值的平方根。 是用来衡量观测值同真值之间的偏差 MAE Mean Absolute Error ,平均绝对误差 是绝对误差的平均值 能更好地反映预测值误差的实际情况. 标准差 Standard Deviation ,标准差 是方差的算数平方根 是用来衡量一组数自身的...
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。