所以为了消除量纲的影响,我们可以对这个MSE 开方,得到的结果就第二个评价指标:均方根误差 RMSE(Root Mean Squared Error): 可以看出,RMSE=sqrt(MSE),因此,MSE 和 RMSE 二者是呈正相关的,MSE 值大,RMSE 值也大,所以在评价线性回归模型效果的时候,使用 RMSE 就可以了。 3、平均绝对误差:MAE(Mean Absolute Erro...
2,均方根误差 均方根误差(RMSE)是回归模型的典型指标,用于指示模型在预测中会产生多大的误差,对于较大的误差,权重较高。 y是实际值,而y~ 是预测值, RMSE越小越好。 3,平均绝对误差 平均绝对误差(MAE)用来衡量预测值与真实值之间的平均绝对误差,MAE越小表示模型越好,其定义如下: 4,R2分数 sklearn在实现线性...
我们通常采用MSE、RMSE、MAE、R2来评价回归预测算法。 1、均方误差:MSE(Mean Squared Error) 其中, 为测试集上真实值-预测值。 def rms(y_test, y): return sp.mean((y_test - y) ** 2) 2、均方根误差:RMSE(Root Mean Squard Error) 可以看出,RMSE=sqrt(MSE)。 3、平均绝对误差:MAE(Mean Absolute...
RMSE是MSE的开根号,实质与MSE一样。但因为MSE单位量级和误差的量级不一样,而RMSE跟数据是一个级别的,更容易感知数据。所以有时更常用RMSE来评估模型的性能。不过,RMSE也易受异常值的影响。 平均绝对误差(MAE)MAE是绝对误差的平均值,能更好地反映预测值误差的实际情况。相比于MSE和RMSE,MAE在一些场景中更有实际...
P.S. 评价模型的标准和训练模型时最优化的目标函数是可以完全不一样的。 RMSE vs MAE RMSE 与 MAE 的量纲相同,但求出结果后我们会发现RMSE比MAE的要大一些。 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...
在回归任务(对连续值的预测)中,常见的评估指标(Metric)有:平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方误差(Mean Square Error,MSE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE),其中用得最为广泛的就是MAE和MSE。下面依次来进... 查看原文 L1/2-...
一、MSE、RMSE、MAE的含义和计算 我们以一个预测气温的回归模型为例,模型计算出未来15天的气温(预测值),15天过后我们可以得到每天的实际气温(实际值),我们以此数据为基础,来计算该模型预测值与实际值的差异。 最直接的计算方式,就是计算每天气温的差值,并把差值相加即可。
RMSE 与 MAE 的量纲相同,但求出结果后我们会发现RMSE比MAE的要大一些。 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...
在回归任务(对连续值的预测)中,常见的评估指标(Metric)有:平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方误差(Mean Square Error,MSE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE),其中用得最为广泛的就是MAE和MSE。下面依次来进行一个大致的介绍,同时对于...
回归评价指标MSERMSEMAEMAPER2公式理解及代码实现 回归模型是用来预测连续变量的统计模型。在评价回归模型的性能时,常常使用一些指标来衡量模型的精度和准确性。其中最常见的评价指标包括MSER(Mean Squared Error)、MSE(Mean Squared Error)、MAE(Mean Absolute Error)、PER2(Prediction Error Variance)。 1. MSER(Mean...