MAPE和MAE类似,只是在MAE的基础上做了标准化处理。 MAPE越小表示模型越好。 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 ...
1.3 R2求解方式二---交叉验证调用scoring=r2 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...
6. 平均绝对百分比误差MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE):是相对误差度量值,它使用绝对值来避免正误差和负误差相互抵消,可以使用相对误差来比较各种时间序列模型预测的准确性。理论上,MAPE 的值越小,说明预测模型拟合效果越好,具有更好的精确度。 在这里插入...
回归问题的评估指标是用于衡量深度学习模型预测性能的重要工具。常见的指标包括均绝对误差（MAE）、均绝对百分比误差（MAPE）、均方误差（MSE）、根均方误差（RMSE）以及决定系数（R2_Score）。这些指标在Python的sklearn库中得到了封装，可以直接调用，无需繁琐的手动计算。sklearn的完整名称是scikit-learn，...
MAEMSERMSER2MAPE那个指标更好 ma指标有什么作用 4. 简单金融量化分析 4.1 移动平均线 a) 概念 & 策略 移动均线(Moving Average,简称MA)是用统计分析的方法,将一定时期内的证券价格(指数)加以平均,并把不同时间的平均值连接起来,形成一根MA,用以观察证券价格变动趋势的一种技术指标。移动平均线是由著名的美国...
回归问题常用的评估指标包括:MAE, MAPE, MSE, RMSE, R2_Score等。 这些评价指标基本都在 sklearn 包中都封装好了,可直接调用。 安装sklearn, 完整的名字是scikit-learn。 pipinstall-Uscikit-learn# 现在最新版是 V0.22.2.post1 注: MAPE 在V0.22.2中还不能直接调用,预计会在V0.23中发布; ...
基于支持向量机SVM的数据回归预测,SVM回归预测,多变量输入模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
基于灰狼算法优化支持向量机(GWO-SVM)的时间序列预测。模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
均方误差 MSE(Mean Square Error) 均方根误差 RMSE(Root Mean Square Error) 平均绝对百分比误差 MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 其中,MAE和MSE使用较为广泛。 需要根据不同比赛的不同评价指标进行选择。 通常,sklearn.metrics中评估函数以_score结尾返回一个值,越大越好,而函数以_error或者_loss结尾则返回...
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