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。没有什么可读性,到底多少才算好呢?不知道,
一般来说，MSE和RMSE对于较大的误差有更强的惩罚力，MAE对于较小的误差更加敏感，因此在选择性能指标时...
如果两个模型的 MAE 都为 2,但其中一个模型的 MSE 更高,则说明该模型存在较大的错误值(异常值),而另一个模型的错误分布更均匀。 RMSE 在实际业务中的应用: 在房价预测中,若 RMSE 为 50,000 美元,则可以解释为模型的平均预测误差大约为 50,000 美元,这样对结果的经济含义有更直观的认识。 R² 在模型...
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; RMSLE: 主要针对数据集中有一个特别大的...
因此,在许多模型中,尽管RMSE比MAE更难解释,但还是被作为计算损失函数的默认指标。 MAE、MSE和RMSE的值越低,意味着回归模型的准确性越高。然而,较高的R平方值被认为是模型的解释性更强。 R平方和调整后的R平方用于解释线性回归模型中的自变量对因变量变化的解释程度。R平方值总是随着自变量的增加而增加,这可能...
在单变量线性回归中,R-squared和adjusted R-squared是一致的。另外,如果增加更多无意义的变量,则R-squared 和adjusted R-squared之间的差距会越来越大,adjusted R-squared会下降;但是如果加入的特征值是显著的,则adjusted R-squared也会上升。 7楼2024-12-03 22:24 回复 POLOyang 活跃吧友 5 7. 对比 MAE...
MSE是一个不错的选择。它通过对误差的平方求平均，放大了较大误差的影响，有助于识别模型在哪些数据点上表现不佳。如果关注模型的解释能力：R方是衡量模型好坏的重要标准。它直观地显示了模型在预测结果中的贡献程度，有助于评估模型是否捕捉到了数据中的关键信息。综上所述，RMSE、MAE、MSE和R方各有...
特点：MSE的平方根，直观易懂，通常更受青睐。同样对异常值敏感。适用场景：当希望得到一个与预测误差直接相关的度量，且该度量在数值上更易于理解时，RMSE是一个很好的选择。MAE：特点：直接衡量预测值与真实值的绝对差，不受极端值影响。适用场景：当数据中存在异常值，且这些异常值对模型评估有较大...
衡量线性回归法的指标:MSE, RMSE和MAE 举个栗子: 对于简单线性回归,目标是找到a,b 使得 尽可能小 其实相当于是对训练数据集而言的,即 当我们找到a,b后,对于测试数据集而言 ,理所当然,其衡量标准可以是 但问题是,这个衡量标准和m相关。 (当10000个样本误差累积是100,而1000个样本误差累积却达到了80,虽然80...
整体来说,MSE会放大差异,更容易被发现,适合在开发过程中使用。MAE采用的是更简洁的计算,最接近真实的误差值,常用来作为实际评估指标。而RMSE经过了平方再开方,其数值会比MAE略大一点。 二、R²的含义和计算 我们已经可以利用MSE等指标计算模型预测值和实际值的差异了,看起来好像已经够用了,但是我们得到的是个数值...