1,均方误差 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...
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...
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)...
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...
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意义。 决定系数R2 score(R^2 score)当量纲不同时,RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏,此时就需要用到决定系数R2 score。R2 score(即决定系数)反映因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例。R2 score...
均方误差 MSE(Mean Square Error) 均方根误差 RMSE(Root Mean Square Error) 平均绝对百分比误差 MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 其中,MAE和MSE使用较为广泛。 需要根据不同比赛的不同评价指标进行选择。 通常,sklearn.metrics中评估函数以_score结尾返回一个值,越大越好,而函数以_error或者_loss结尾则返回...
分类问题的评价指标是准确率,那么回归算法的评价指标就是MSE,RMSE,MAE、R-Squared ①RMSE(RootMeanSquareError)均方根误差衡量观测值与真实值之间的偏差。常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。 ②MSE(MeanSquareError)均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。通过平方的形式便于求导,所以常被用作...
rmse_test=mse_test**0.5 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 MAE 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 mae_test=np.sum(np.absolute(y_preditc-y_test))/len(y_test) ...
RMSE也叫回归系统的拟合标准差,是MSE的平方根;和MSE相比,RMSE能够避免出现量纲问题就算公式如下 这里在介绍一下 RMS(均方根值) RMS只是将RMSE中的残差替换成了具体要统计的变量值,和误差的计算关系不大。公式如下: 4. MAE MAE(平均绝对误差):mean absolute error ...
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...