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 Error) 以上各指标,根据不同业务,会有不同的值大小,不具有可读性,因此还可以使用以下方式进行评测。 4、决定系数:R2(R-Square) def R2(y_test, y_true): return 1 - ((y_test - y_true)...
MAE(Mean Absolute Error)平均绝对误差 是绝对误差的平均值。可以更好地反映预测值误差的实际情况。 相比MSE来说,MAE在数据里有不利于预测结果异常值的情况下鲁棒性更好。 SD(Standard Deviation)标准差 方差的算术平均根。用于衡量一组数值的离散程度。 R2(R- Square)拟合优度 R2=SSR/SST=1-SSE/SST 其中:SST...
R2越大,表示模型越好。 R2的好处在于其结果进行归一化,更容易看出模型间的差距。 R2≤1 R2越大越好。当我们预测的模型完全准确时,R2等于最大值1 当R2<0时,说明模型还不如基准模型,很可能数据不存在任何线性关系 # 自定义defR2(y_true, y_pred): u = np.sum((y_true - y_pred) **2) v = np.su...
其中,分子部分表示真实值与预测值的平方差之和,类似于均方差 MSE;分母部分表示真实值与均值的平方差之和,类似于方差 Var。 R2-score = 1,达到最大值。即分子为 0 ,意味着样本中预测值和真实值完全相等,没有任何误差。也就是说我们建立的模型完美拟合了所有真实数据,是效果最好的模型,R2-score 值也达到了最...
均方误差(MSE)的定义如下, 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: ...
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...
1、均方误差(Mean Square Error,MSE) 2、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE) 3、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE) MAE=1n∑i=1n|yi−yi~|,∈[0,+∞) 4、R2分数(1-模型没有捕获的信息量占真实标签中所携带的信息量的比例) 分母是真实值的方差,方差越大,携带信息量越多。R2越接近1越好...
整体来说,MSE会放大差异,更容易被发现,适合在开发过程中使用。MAE采用的是更简洁的计算,最接近真实的误差值,常用来作为实际评估指标。而RMSE经过了平方再开方,其数值会比MAE略大一点。 二、R²的含义和计算 我们已经可以利用MSE等指标计算模型预测值和实际值的差异了,看起来好像已经够用了,但是我们得到的是个数值...
MSE与RMSE的区别在于RMSE对量纲更敏感，因为它先平方再求平均，而MAE则直接计算绝对误差，不放大误差。在训练过程中，由于可导性要求，我们通常不使用绝对值，但在模型评估时，绝对值可以更直观地反映模型性能。在比较RMSE与MAE时，尽管两者量纲相同，但RMSE由于平方和开方的操作，会放大较大误差的影响。而...