mse_test=np.sum((y_preditc-y_test)**2)/len(y_test)#跟数学公式一样的 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 RMSE 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 rmse_test=mse_test**0.5 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 MAE 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 ...
单位问题:MSE 的单位为目标变量单位的平方,有时解释起来不如 MAE 直观。 示例: 对于上面的示例,MSE 计算为 3. RMSE(均方根误差) 定义: RMSE(Root Mean Squared Error)是 MSE 的平方根。 公式: 特点: 单位一致:RMSE 与目标变量的单位相同,便于直观理解预测误差的大小。 敏感度:和 MSE 类似,对大误差较为敏...
1、均方误差:MSE(Mean Squared Error) 其中, 为测试集上真实值-预测值。 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。
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...
回归预测模型的评估指标有均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。这些指标的正常数值范围都是0到正无穷。具体来说：1. MSE（均方误差）：当预测值与真实值完全吻合时等于0，即完美模型；误差越大，该值越大。2. RMSE（均方根误差）：其实就是MSE加了个根号，这样数量级上比较直观，比如...
MAE、MSE、RMSE和MRE都是用来衡量回归模型预测能力的指标。它们都是通过计算真实值和预测值之间的差异来衡量模型的预测能力。 1. MAE(Mean Absolute Error - 平均绝对误差)是误差的绝对值的平均值,其公式为: \…
5、平均绝对误差MAE MSE值和RMSE值受异常值残差影响较大，因此可使用平均绝对误差MAE（又称L1范数损失）...
RMSE可能是一个更好的选择。因为它提供了误差的直观尺度，并且单位与响应变量相同，便于理解和比较。如果关注预测的稳定性与一致性：MAE可能更合适。它直接反映了模型对数据点预测的稳定性，不会因较大误差的平方而过度放大其影响。如果希望强调较大误差带来的影响：MSE是一个不错的选择。它通过对误差的...
MSE作为衡量模型预测误差的指标，MSE值越接近于0，说明模型拟合越好。MSE计算公式为误差平方和的平均值。RMSE是MSE的算术平方根，回归模型中最常用的评价指标，RMSE值越接近于0，模型拟合效果越好。MAE使用平均绝对误差来评价模型预测值与真实值的偏离程度，MAE值越接近于0，说明模型预测准确率越高。相比之...
平均平方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、平均平方根误差(RMSE)和R平方(决定系数)等指标被用来评估回归模型的效果。 平均绝对误差(MAE)表示数据集中实际值和预测值之间的绝对差异的平均值。它衡量的是数据集中残差的平均值。 其中: - 为 的预测值, 为的平均值 平均平方误差(MSE)表示数据集中原始值和预测值之间...