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...
MAE = 1/n * Σ|y_i - ŷ_i| 同样地，n表示样本数量，y_i表示真实值，ŷ_i表示预测值。MAE越小，表示模型的预测结果与真实值越接近，模型的准确性越高。那么，为什么我们需要使用RMSE和MAE这两个指标来评估预测模型呢？首先，RMSE和MAE都是衡量模型误差的指标，可以直观地反映模型的预测性能。其次，R...
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反应的就是真实误差。因此在衡量中使RMSE的值越小其意义越大,因为它的值能反映其最大误差也是比较小的。 衡量线性回归法最好的指标 R Squared 对于上述的衡量方法,如RMSE和MAE还是有问题的,还是因为量纲不一样。比如我们...
每个网格上的前两种颜色(绿色和橙色)用于RMSE标准,作为两种方法(MB和TMB)的比较,而蓝色和红色用于MAE标准,作为同一组方法的比较。library(ggplot2)set.seed(199)TMB_RMSE_sd1, TMB_MAE_sd1, 浏览7提问于2022-08-09得票数 0 回答已采纳 1回答 LSTM多变量时间序列预测性能很差 、、 我一直在研究Python中的多元...
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 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 没有任何出路 粉丝- 6 关注- 8 +加...
老师您好,我在比较两个向量的A,B的时候,对他们的每个元素计算对应的l1 loss和l2 loss后取平均得到MAE和RMSE,发现RMSE表现更好而MAE表现很差,这样是否可以判断A-B这个向量元素的的平均值很小,但是A-B中元素的方差很大呢(极不均衡)?慕九州9175731 2019-12-05 21:53:51 ...
问预测值的RMSE和MAE优于基准，但预测值只有一半的时间更接近实际值EN对于我的测试数据，我预测的平均...
抱歉老师,之前的问题没有描述清楚。我有A,B两个向量,希望他们中对应元素差值尽可能小,因此对两个向量的对应元素采用RMSE和MAE计算平均,计算代码如下后来发现RMSE能够稳超baseline但是MAE却无法超过,这是什么原因呢? 慕九州9175731 2019-12-06 09:29:26 源自:4-1 k近邻算法基础 ...
百度试题 结果1 题目下列哪项可以评价回归模型:1.R方RSquared;2.调整R方;3.F统计量;4.RMSE/MSE/MAE A. 2和4 B. 1和2 C. 2,3和4 D. 以上所有 相关知识点: 试题来源: 解析 :D 反馈 收藏
下列哪项可以评价回归模型? 1.R方R Squared 2.调整R方 3.F统计量 4.RMSE/MSE/MAE A. 2和4 B. 1和2 C. 2,3和4 D. 以上所有 相关知识点: 排列组合与概率统计 统计与统计案例 线性回归方程 回归直线方程 试题来源: 解析 D 反馈 收藏