RMSE=√MSE 以下是Python代码实现RMSE的计算方法：```python from sklearn.metrics import mean_squared_error import numpy as np mse = mean_squared_error(y, y_hat)rmse = np.sqrt(mse)```3. 平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）
defMAPE(y_true, y_pred):returnnp.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) 五、R2评价指标 sklearn实现线性回归时默认采用R2指标。R2越大,表示模型越好。 R2的好处在于其结果进行归一化,更容易看出模型间的差距。 R2≤1 R2越大越好。当我们预测的模型完全准确时,R2等于最大值1 当R2<0时,说明模...
RMSE:np.sqrt(mean_squared_error(y_test,y_predict)) MAE:mean_absolute_error(y_test,y_predict) R2:r2_score(y_test,y_predict) Adjusted_R2::1-((1-r2_score(y_test,y_predict))*(n-1))/(n-p-1) 1
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述准确度是因为平均...
2. 校准决定系数Adjusted-R2 3.均方误差MSE(Mean Square Error) 4.均方根误差RMSE(Root Mean Square Error) 5.平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error) 6. 平均绝对百分比误差MAPE(Mean Absolute Percentage Error) ...
五、回归指标的定义和说明(MAE、MSE、RMSE、R-Squared) 这里的回归指回归问题和模型,如线性回归Linear Regression,决策树Decision Tree Regression,随机森林Random Forest Regression,深度学习RNN等等。 1、平均绝对误差mean absolute error(MAE) 使用的是数据的偏差的绝对值,计算公式如下: ...
RMSE = sqrt(MSE / length(testData)); MAPE = mape(testData, yTest, true); % 输出结果 fprintf('R2: %f\n', R2); fprintf('MAE: %f\n', MAE); fprintf('MSE: %f\n', MSE); fprintf('RMSE: %f\n', RMSE); fprintf('MAPE: %f\n', MAPE); 这个代码首先加载了一个名为`data.csv`的...
公式如下: 4楼2024-12-03 22:14 回复 POLOyang 活跃吧友 5 4. MAEMAE(平均绝对误差):mean absolute errorMAE是绝对误差的平均值,RMSE 与 MAE 的量纲相同,但求出结果后我们会发现RMSE比MAE的要大一些;这是因为RMSE是先对误差进行平方的累加后再开方,它其实是放大了较大误差之间的差距。而MAE反应的就是...
RMSE 定义:RMSE(均方根误差)在MSE的基础上做平方根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。 MAPE 定义:MAPE(平均绝对百分比误差)MAPE 为0%表示完美模型,MAPE 大于 100 %则表示劣质模型。 R2-score 定义:即决定系数,反映因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例。 ——...