neg_mean_squared_error(负均方误差)是均方误差(Mean Squared Error, MSE)的负值。均方误差是衡量模型预测值与真实值之间差异的一种常用指标,而neg_mean_squared_error则是sklearn库在回归任务中为了保持评估指标的一致性(即将损失以负数形式表示)而采用的一种形式。其取值范围是负无穷到0,值越接近0表示模型的预测性...
neg_mean_squared_error中的neg就是negative,即认为所有损失loss都是负数,计算结果为负的mse,因此需要在前面负号。 加负号之后跟下面调用make_scorer中的mean_squared_error计算结果一致。注意cross_val_score中的评价指标是没有 mean_squared_error的。 from sklearn.metrics import make_scorer scores = cross_val_...
1.MSE(Mean Squared Error) 均方误差,计算原始图像和失真像象素差值的均方值,然后通过均方值的大小来确定失真图像的失真程度。公式如下: 其中M、N为图像的长和宽,fij表示原始图像的象素值,f’ij表示降质后图像的象素值。 2.PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 峰值信噪比,即峰值信号的能量与噪声的平均能量之比,...