Tento článek je zrcadlovým článkem o strojovém překladu, klikněte zde pro přechod na původní článek.

Pohled: 1313|Odpověď: 3

RMSE, MSE, MAE, SD krátký úvod

[Kopírovat odkaz]
Zveřejněno 2025-2-20 14:09:48 | | | |
RMSE (Kořenová střední kvadratická chyba)

Měří odchylku mezi pozorováním a skutečnými hodnotami.

Často se používá jako měřítko prediktivních výsledků modelů strojového učení.



MSE (střední kvadratická chyba) – střední čtvercová chyba

MSE je druhá mocnina rozdílu mezi skutečnou hodnotou a předpovězí hodnotou, která se pak sečte a zprůměruje.

Je vhodné odvodit podle tvaru čtverců, proto se často používá jako ztrátová funkce lineární regrese. Čím nižší je hodnota MSE, tím lepší přesnost modelu predikce při popisu experimentálních dat.



MAE (střední absolutní chyba) střední absolutní chyba

je průměr absolutní chyby.

Lépe odráží skutečnou situaci chyby předpovězené hodnoty.



SD (směrodatná odchylka) směrodatná odchylka

Aritmetický střední kořen rozptylu.

Používá se k měření míry diskretizace množiny hodnot.





Předchozí:Mini program WeChat sdílí stránku H5 ve WebView
Další:AMD: ANO! ROCm a HIP SDK jsou krátce představeny
 Pronajímatel| Zveřejněno 2025-2-20 14:37:07 |
MSE (střední kvadratická chyba) se počítá pomocí střední kvadratní chyby

Python verze

.NET/C# verze (obě implementace)



 Pronajímatel| Zveřejněno 2025-2-20 14:43:08 |
Math.NET třída statistických funkcí

Math.NET základní statistické třídy a jejich funkce v jmenném prostoru MathNet.Numerics.Statistics jsou představeny následovně a metody ve statických třídách lze v podstatě použít přímo jako rozšířené metody:

1. Třída statistiky, základní statistiky datové sady, jako jsou minimum, maximum, průměr, populační rozptyl, směrodatná odchylka atd. U statických tříd je třeba poznamenat, že statistika je celková statistická třída a mnoho jejích funkcí je voláno samostatně podle typu datové sady.

2. StreamingStatistics, statická třída, jsou statistiky streamovaných datových sad, vhodné pro některé velké datové sady, které nelze najednou přečíst do paměti;

3. ArrayStatistics, statická třída, je statistika běžných neseřazených datových sad polí, které jsou načteny do paměti najednou, takže je pohodlnější je vypočítat.

4. SortedArrayStatistics, statická třída, je statistika datové sady seřazeného pole;

5. Deskriptivní statistika, nestatická třída, má podobnou funkci jako třída Statistika, ale rozdíl je v tom, že Statistika je statická metoda, která se počítá jednotlivě, a při inicializaci třídy lze všechny indikátory vypočítat najednou a získat přímo pomocí atributů.

6. RunningStatistics, nestatická třída, má podobné funkce jako třída Statistika, ale umožňuje dynamickou aktualizaci a opětovné výpočty dat;

Odkaz:

Přihlášení k hypertextovému odkazu je viditelné.
Přihlášení k hypertextovému odkazu je viditelné.
Přihlášení k hypertextovému odkazu je viditelné.
 Pronajímatel| Zveřejněno 2025-2-20 14:48:23 |
RMSE (Kořenová střední kvadratická chyba)

Python verze

.NET/C# verze

Jak je uvedeno níže:



Zřeknutí se:
Veškerý software, programovací materiály nebo články publikované organizací Code Farmer Network slouží pouze k učení a výzkumu; Výše uvedený obsah nesmí být používán pro komerční ani nelegální účely, jinak nesou všechny důsledky uživatelé. Informace na tomto webu pocházejí z internetu a spory o autorská práva s tímto webem nesouvisí. Musíte výše uvedený obsah ze svého počítače zcela smazat do 24 hodin od stažení. Pokud se vám program líbí, podporujte prosím originální software, kupte si registraci a získejte lepší skutečné služby. Pokud dojde k jakémukoli porušení, kontaktujte nás prosím e-mailem.

Mail To:help@itsvse.com