RMSE 代码语言:javascript 复制 rmse_test=mse_test**0.5 代码语言:javascript 复制 MAE 代码语言:javascript 复制 代码语言:javascript 复制 mae_test=np.sum(np.absolute(y_preditc-y_test))/len(y_test) 代码语言:javascript 复制 RSquared 代码语言:javascript 复制 代码语言:javascript 复制 1-mean_squared_e...
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...
MAE（Mean Absolute Error）以平均绝对误差的形式呈现，它通过计算真实值与预测值之间的绝对误差，再取平均值得出。MAE对异常值的敏感度较低，但无法反映误差分布情况。MSE（Mean Square Error）则是通过计算误差的平方和，再取平均值，得到均方误差。MSE对异常值的敏感度较高，能反映误差分布情况。RMSE（...
MAE, MSE, RMSE和R方是常用的回归模型性能指标，用于评估预测值和真实值之间的误差。其中，MAE（Mean ...
1, MSE, RMSE, MAE 均方误差,即Mean Square Error (MSE),表达式为: 均方根误差,即Root Mean Square Error (RMSE),是在均方误差的基础上开根号,表达式为: 平均绝对误差,即Mean Absolute Error (MAE),表达式为: 自己实现及sklearn中的调用: 代码语言:javascript ...
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...
可以看出,RMSE=sqrt(MSE),因此,MSE 和 RMSE 二者是呈正相关的,MSE 值大,RMSE 值也大,所以在评价线性回归模型效果的时候,使用 RMSE 就可以了。 3、平均绝对误差:MAE(Mean Absolute Error) 上面公式为了避免误差出现正负抵消的情况,采用计算差值的平方。还有一种公式也可以起到同样效果,就是计算差值的绝对值: 因...
2. RMSE(均方根误差):其实就是MSE加了个根号,这样数量级上比较直观,比如RMSE=10,可以认为回归效果相比真实值平均相差10。范围[0,+∞),当预测值与真实值完全吻合时等于0,即完美模型;误差越大,该值越大。 3. MAE(平均绝对误差):当预测值与真实值完全吻合时等于0,即完美模型;误差越大,该值越大。 以上内容...
MSE与RMSE的区别在于RMSE对量纲更敏感，因为它先平方再求平均，而MAE则直接计算绝对误差，不放大误差。在训练过程中，由于可导性要求，我们通常不使用绝对值，但在模型评估时，绝对值可以更直观地反映模型性能。在比较RMSE与MAE时，尽管两者量纲相同，但RMSE由于平方和开方的操作，会放大较大误差的影响。而...
RMSE(Root Mean Square Error)均方根误差 衡量观测值与真实值之间的偏差。常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。如果存在个别偏离程度非常大的离群点( Outlier)时,即使离群点数量非常少,也会让RMSE指标变得很差。 MSE(Mean Square Error)均方误差