其实是均方误差MSE开根号得到的,实质跟均方误差MSE是一样的。主要用于降低均方误差的数量级,防止均方误差MSE看起来很大。RMSE和MAE的数量级基本相同了,但RMSE会比MAE大一些,RMSE惩罚了预测误差大的数据点。关于用RMSE还是MAE,有比较多的讨论(Willmott et al., 2005, 2009)、(Chai, 2014),跟使用场景的数据分布等...
机器学习中准确率、精确率、召回率、误报率、漏报率、F1-Score、AP&mAP、AUC、MAE、MAPE、MSE、RMSE、R-Squared等指标的定义和说明 https://blog.csdn.net/liveshow021_jxb/article/details/111727883 分类:大数据和流式计算 没有任何出路 粉丝-6关注 -8 +加关注 0 0 升级成为会员...
MSE=Σ(y^-y)^2/n这个函数的抽象化MSE=y=f(x)MSE=y=f(x)=f(x^2) 这个图形是个二次曲线,有最小值范围[0,+∞),当预测值与真实值完全相同时为0,误差越大,该值越大MSE 曲线的特点是光滑连续、可导,便于使用梯度下降算法,是比较常用的一种损失函数。而且,MSE 随着误差的减小,梯度也在减小,这有利于...
MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE 以上是对于预测问题的评价指标。 1.平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE) 误差越大,该值越大。 2.均方误差(Mean Squared Error, MSE) 误差越大,该值越大。 SSE(和方差)与MSE之间差一个系数n,即SSE = n * MSE,二者效果相同。 3.均方根误差(Root Mean Square 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: ...
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。
基于随机森林RF的数据回归预测,RF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。