RMSE是Root Mean Square Error的缩写,其计算公式如下: 由于MSE的结果总是非负的,因此,对其开平方就得到了RMSE。这样做的好处是可以保持RMSE与目标值 具有相同的量纲,在描述模型的精度的时候带来便利。 1.3 MAE(平均绝对误差) MAE是Mean Absolute Error的缩写,其计算公式如下: MAE越小,说明拟合得越好。 1.4 MAPE(...
def metric(pred, true): mae = MAE(pred, true) mse = MSE(pred, true) rmse = RMSE(pred, true) mape = MAPE(pred, true) mspe = MSPE(pred, true) return mae,mse,rmse,mape,mspe 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22....
基于卷积神经网络(CNN)数据回归预测,MATLAB代码 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量 基于卷积神经网络(CNN)数据回归预测,MATLAB代码。 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。 上传者:qq_43916303时间:2023-08-25 ...
1、MSE对误差取了平方(令e=真实值-预测值),因此若e>1,则MSE会进一步增大误差。如果数据中存在异常点,那么e值就会很大,而e则会远大于|e|。因此,相对于使用MAE计算损失,使用MSE的模型会赋予异常点更大的权重。在第二个例子中,用RMSE计算损失的模型会以牺牲了其他样本的误差为代价,朝着减小异常点误差的方向更新。
MAE和MSE计算公式python 1、回归模型1.1 MSE(均方误差)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 ...
MAE和MSE计算公式python 1、回归模型1.1 MSE(均方误差)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 ...
MAE和MSE计算公式python 1、回归模型1.1MSE(均方误差)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...
MAE和MSE计算公式python 1、回归模型1.1MSE(均方误差)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...