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...
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: MAE越小,说明拟合得越好。 1.4 MAPE(...
def metric(pred, true): mae = MAE(pred, true) 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. 22....
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...
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...
日常比赛中,常见两种类型:分类和回归。 在回归任务中(对连续值的预测),常见的评估指标(metrics)主要包括: 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 Erro
(squaredError))#均方误差MSE from math import sqrt print("RMSE = ", sqrt(sum(squaredError) / len(squaredError)))#均方根误差RMSE print("MAE = ", sum(absError) / len(absError))#平均绝对误差MAE targetDeviation = [] targetMean = sum(target) / len(target)#target平均值 for val in ...
rmse = np.sqrt(mse) ``` 3. 平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE): MAE是回归模型预测值与真实值之间的平均绝对差异。公式如下: MAE = (1/n) * Σ,y - y_hat 以下是Python代码实现MAE的计算方法: ```python from sklearn.metrics import mean_absolute_error mae = mean_absolute_error(y, y_ha...
python之MSE、MAE、RMSE的使⽤我就废话不多说啦，直接上代码吧！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[i] - prediction[i])print("Errors: ", error)pri...
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。 4、决定系数:R2(R-Square) 其中,分子部分表示真实值与预测值的平方差之和,类似于均方差 MSE;分母部分表示真实值与均值的平方差之和,类似于方差...