RMSE是MSE的平方根,保持了MSE对大误差敏感的特性,但单位与原始数据一致。 rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred)) print("RMSE:", rmse) 平均绝对误差(MAE) MAE是另一种常用的误差度量,计算预测值与实际值的绝对差值的平均值。与MSE不同,MAE对异常值不敏感。 from sklearn.metrics import m...
MAE(Mean Absolute Error,平均绝对误差)是衡量预测值与真实值之间差异的一种方法。它计算的是预测值与真实值之间差的绝对值的平均值。MAE的值越小,表示模型的预测效果越好。与MSE相比,MAE对异常值(即误差较大的值)的惩罚较小。 6. Python代码实现MAE python import numpy as np def mean_absolute_error(y_true...
3. 评估多个指标 单一指标可能不足以全面评估模型性能,建议结合多种指标进行评估,例如MAE(平均绝对误差)、RMSE(均方根误差)等。 # 计算MAE mae = np.mean(np.abs(y_true - y_pred)) print(f'MAE: {mae}') 计算RMSE rmse = np.sqrt(mse) print(f'RMSE: {rmse}') 4. 交叉验证 为了避免过拟合,建...
在双曲线图中,我们绘制了四条线:蓝色线表示RMSE线,绿色线表示MSE线,红色线表示数据点,黑色线表示预测值与实际值相等。通过观察双曲线图,我们可以发现预测值与实际值之间的关系以及RMSE和MSE的大小。如果预测值与实际值越接近,则说明模型的预测精度越高。如果RMSE和MSE越小,则说明模型的预测精度越高。因此,通过比较...
回归评价指标:MSE、RMSE、MAE、R2、Adjusted R2 更多 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)
rmse = sqrt(mse) mae = np.sum(np.absolute(y_test - y_predict)) /len(y_test) r2 =1-mse/ np.var(y_test)print("mse:",mse," rmse:",rmse," mae:",mae," r2:",r2) AI代码助手复制代码 相关公式 MSE RMSE MAE R2 以上这篇python之MSE、MAE、RMSE的使用就是小编分享给大家的全部内容了...
MSE、MAE和RMSE在Python中如何计算? MSE、MAE和RMSE在机器学习中的作用是什么? 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 target = [1.5, 2.1, 3.3, -4.7, -2.3, 0.75] prediction = [0.5, 1.5, 2.1, -2.2, 0.1, -0.5] error = [] for i in range(len(target)): error.append(target...
RMSE是Root Mean Square Error的缩写,其计算公式如下: 由于MSE的结果总是非负的,因此,对其开平方就得到了RMSE。这样做的好处是可以保持RMSE与目标值 具有相同的量纲,在描述模型的精度的时候带来便利。 1.3 MAE(平均绝对误差) MAE是Mean Absolute Error的缩写,其计算公式如下: ...
我们通常采用MSE、RMSE、MAE、R2来评价回归预测算法。 1、均方误差:MSE(Mean Squared Error) 其中, 为测试集上真实值-预测值。 def rms(y_test, y): return sp.mean((y_test - y) ** 2) 2、均方根误差:RMSE(Root Mean Squard Error) 可以看出,RMSE=sqrt(MSE)。
回归模型评估二(MSE、RMSE、MAE、R-Squared) 均方误差(MSE) MSE (Mean Squared Error)叫做均方误差。 这里的y是测试集上的。 用 真实值-预测值 然后平方之后求和平均。 猛着看一下这个公式是不是觉得眼熟,这不就是线性回归的损失函数嘛!!! 对,在线性回归的时候我们的目的就是让这个损失函数最小。那么模型做...