平均绝对误差 MAE(Mean Absolute Error) 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...
2、调整后R方 3、均方误差MSE 4、均方误差根RMSE 5、平均绝对误差MAE 6、平均绝对百分误差MAPE 7、A...
对于平均误差(如RMSE、MSE、MAE)较为敏感的问题,可以选择RMSE作为评价指标;对于百分比误差较为关键的问题,可以选择MAPE或SMAPE进行评估。此外,还可以结合不同的指标进行综合评估,以获得更全面准确的模型预测性能评估。 总之,预测评价指标RMSE、MSE、MAE、MAPE、SMAPE是回归问题中常用的评价指标,通过对预测值与实际观测值...
y_pred = np.array([1.0,4.5,3.5,5.0,8.0,4.5,1.0])# MSEprint(metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred))# 8.107142857142858# RMSEprint(np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred)))# 2.847304489713536# MAEprint(metrics.mean_absolute_error(y_true, y_pred))# 1.9285714285714286# MA...
MAE和RMSE一样,衡量的是真实值与预测值的偏离的绝对大小情况;而MAPE衡量的是偏离的相对大小(即百分率)。 相对来说,MAE和MAPE不容易受极端值的影响;而MSE/RMSE采用误差的平方,会放大预测误差,所以对于离群数据更敏感,可以突出影响较大的误差值。 相对其它指标,MAPE使用百分率来衡量偏离的大小,容易理解和解读。而MAE...
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。 RMSE 均方根误差RMSE,即均方误差开平方,常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。 MAE MAE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。
2. MSE 3. RMSE 4. MAE 5. R-squared 6. Adjusted R-squared 7 对比 MAE、MSE、RMSE、R-square、Adjusted R-squared 概述 首先通过一张表格对几种误差的名称有一个了解 1. SSE SSE(残差平方和、和方差):The sum of squares due to error
MAE=1n∑i=1n∣y^i−yi∣MAE=n1i=1∑n∣y^i−yi∣ 解释: 范围[0,+∞),和MSE、RMSE类似,当预测值和真实值的差距越小,则模型越好;相反则越差。 平均绝对百分比误差(MAPE) 平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE),平均绝对百分比误差之所以可以描述准确度是因为平均...
回归问题的评估指标是用于衡量深度学习模型预测性能的重要工具。常见的指标包括均绝对误差（MAE）、均绝对百分比误差（MAPE）、均方误差（MSE）、根均方误差（RMSE）以及决定系数（R2_Score）。这些指标在Python的sklearn库中得到了封装，可以直接调用，无需繁琐的手动计算。sklearn的完整名称是scikit-learn，...
mse = MSE(pred, true) rmse = RMSE(pred, true) mape = MAPE(pred, true) mspe = MSPE(pred, true) return mae,mse,rmse,mape,mspe 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. ...