首先,在敏感度方面,MAE对所有误差值的敏感度相同,而MSE对较大的误差更为敏感。其次,在单位和解释性上,MAE的单位与原始数据相同,更直观易懂;而MSE的单位是原始数据单位的平方,解释性较差。此外,在数学特性上,MAE的损失函数是一条折线,具有平滑的梯度,优化过程中较为稳定;而MSE的损失函数...
MSE(Mean Squared Error)是均方误差的缩写,计算方法如下: 1.计算每个预测值与真实值的差值。 2.将每个差值的平方。 3.计算平方差的平均值。 计算公式:MSE = Σ(y - ŷ)² / n 其中,y是真实值,ŷ是预测值,n是样本数量。 MAE(Mean Absolute Error)是平均绝对误差的缩写,计算方法如下: 1.计算每个...
1. MAE,即平均绝对误差,是预测值与真实值的绝对误差平均值。公式为: 2. MedianAE,即绝对误差中位数,是预测值与真实值的绝对误差的中位数。对目标变量异常值有较好健壮性。 3. MSE,即均方误差,是预测值与真实值的绝对平方误差平均值。公式为: 4. RMSE,即均方根误差,是MSE的平方根。 5. MSLE,即均方对数...
MSE的单位是原始数据单位的平方,尽管它提供了误差的平方平均,但由于单位变化,其解释性较差。为了便于解释,通常会使用均方根误差(RMSE),即MSE的平方根,使得误差单位回归到原始数据的单位。 2.3 数学特性 MAE在优化过程中具有较好的鲁棒性,因为它的损失函数是一条折线,具有平滑的梯度。这在一些优化算法中,如梯度下降...
MAE(平均绝对误差)、MSE(均方误差)、和MAPE(平均绝对百分比误差)是用于评估模型预测性能的几种常用指标。它们各有优缺点,适用于不同的场景。 MSE(均方误差) 定义: MSE是预测值与真实值之差的平方的平均值。 公式: MSE=1n∑i=1n(yi−y^i)2 优点: 对于大误差更敏感,因其平方项会放大这种差异,有助于捕捉...
MAE(Mean Absolute Error,平均绝对误差)和 MSE(Mean Squared Error,均方误差)是常用的回归任务中用于评估模型性能的两种误差度量指标。 1. MAE (平均绝对误差): MAE 计算的是预测值与真实值之间的绝对差值的平均数,公式如下: 解释: MAE 衡量的是预测值与真实值之间的平均差异,越小表示模型预测越准确。它的单位与...
1、拟合优度R方 2、调整后R方 3、均方误差MSE 4、均方误差根RMSE 5、平均绝对误差MAE 6、平均绝对...
MSE是Mean Square Error的缩写,其计算公式如下: 从计算公式可以看出,MSE越小(理论最小值为0),说明拟合得越好。 一些机器学习模型的损失函数也是这样计算的,因为它易于求导,进而便于使用梯度下降法进行参数优化。 1.2 RMSE(均方根误差) RMSE是Root Mean Square Error的缩写,其计算公式如下: ...
MAE,即平均绝对误差,是另一种常见的回归损失函数。与MSE不同,MAE计算的是预测值与实际值之差的绝对值之和的平均值。这种计算方式使得MAE对异常值的敏感度大大降低,因此更加稳健。然而,MAE的梯度在大多数情况下都是常数,这可能导致模型在训练后期难以收敛到最优解。 应用场景:当数据中存在较多的异常值,或者我们更...
MAE(y_true, y_pred)# 0.5 二、均方误差 MSE 均方误差(MSE)同样是衡量预测值与真实值之间的差距。 # 测试数据y_true = [3, -0.5,2,7] y_pred = [2.5,0.0,2,8]# sklearnfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorprint(mean_squared_error(y_true, y_pred))# 0.375# 自定义importpandasaspdimpo...