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(...
return (u/d).mean(-1) def MAE(pred, true): return np.mean(np.abs(pred-true)) def MSE(pred, true): return np.mean((pred-true)**2) def RMSE(pred, true): return np.sqrt(MSE(pred, true)) def MAPE(pred, true): return np.mean(np.abs((pred - true) / true)) def MSPE(pre...
残差分析:检查残差的随机性、正态性和自相关性 预测误差评估:使用MAE、MAPE等指标 参数稳定性检查:评估不同初始值对预测的影响 模型比较 复杂度递增 最简单:SES < AR/MA < ARMA < ARIMA 中等复杂:SARIMA < SARIMAX 最复杂:VAR < VARMA < VARMAX 单变量 vs 多变量 单变量模型:AR, MA, ARMA, ARIMA, SARI...
2.4.1 平均绝对误差MAE公式 2.4.2 平均绝对误差MAE特点 鲁棒性强:MAE对异常值不敏感,因为它是误差的绝对值的均值,不受误差的正负影响 平均性质:MAE是误差的绝对值的均值,因此可以提供对模型预测误差的平均量化度量 无平方项:与MSE和RMSE不同,MAE不涉及平方项,因此不会放大较大误差的影响,对于模型的评价更为平稳...
预测误差评估:使用MAE、MAPE等指标 参数稳定性检查:评估不同初始值对预测的影响 模型比较 复杂度递增 最简单:SES < AR/MA < ARMA < ARIMA 中等复杂:SARIMA < SARIMAX 最复杂:VAR < VARMA < VARMAX 单变量 vs 多变量 单变量模型:AR, MA, ARMA, ARIMA, SARIMA, SARIMAX, SES, HWES ...
04 均方根误差 RMSE 05 标准化均方根误差 NRMSE 06 平均误差 ME 07 平均绝对误差 MAE 08 中位数绝对误差 MedAE 09 平均百分比误差 MPE 10 平均绝对百分比误差 MAPE 11 中位数绝对误差百分比 MedAPE 12 对称平均绝对误差百分比 SMAPE 13 对称中位数绝对误差百分比 SMDAPE ...
回归任务中的评价指标之MSE，RMSE，MAE，R-Squared，MAPE分类任务的评价指标有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared 均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均。通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。均方根误差RMSE，即均方误差...
与MAE 和 MFE 不同,MSE 值是平方单位,而不是模型单位。 3. RMSE——均方根误差 这个指标只是 MSE 的平方根,使误差返回到模型的度量单位(BRL/m3),因为它对时间序列在平方过程中产生的较大误差更为敏感而非常有用。 4. MAPE——平均绝对百分误差
平均绝对误差 (MAE) 均方根误差 (RMSE) 平均绝对百分比误差 (MAPE) 13、平稳性 平稳的时间序列是其统计性质不随时间变化的序列,这些统计属性包括: 均值 方差 自相关性 一般的统计预测方法(AR、MA、ARMA)都假定时间序列是平稳的。所以如果非平稳时间序列数据与这些一起使用,结果将是不可靠的。
平均绝对误差(MAE)对大误差赋予相对较高的权重,因为它会平方误差。 平均绝对百分比误差:以百分比形式度量误差的大小。 计算为无符号百分比误差的平均值。 使用平均绝对百分比误差(MAPE)是因为容易理解百分比。 铰链损失/平方铰链损失:铰链损耗用于 SVM。 他们对边际错误分类点的惩罚不同。 它们是克服交叉熵损失的好选择...