Denne artikel er en spejling af maskinoversættelse, klik venligst her for at springe til den oprindelige artikel.

Udsigt: 1313|Svar: 3

RMSE, MSE, MAE, SD kort introduktion

[Kopier link]
Opslået den 20-20-2025 kl. 14:09:48 | | | |
RMSE (Root Mean Square Error)

Måler afvigelsen mellem observationer og sande værdier.

Det bruges ofte som et mål for de forudsigende resultater af maskinlæringsmodeller.



MSE (Mean Square Error) gennemsnitlig kvadratfejl

MSE er kvadratet på forskellen mellem den sande værdi og den forudsagte værdi, og derefter summeres og gennemsnitliggøres.

Det er praktisk at udlede ved formen kvadrat, så det bruges ofte som en tabsfunktion for lineær regression. Jo lavere MSE-værdien, desto bedre nøjagtighed i forudsigelsesmodellen i beskrivelsen af de eksperimentelle data.



MAE (Mean Absolute Error) gennemsnitlig absolut fejl

er gennemsnittet af den absolutte fejl.

Det kan bedre afspejle den faktiske situation med fejlen i den forudsagte værdi.



SD (Standardafvigelse) standardafvigelse

Aritmetisk gennemsnitlig variansrod.

Bruges til at måle graden af diskretisering af et sæt værdier.





Tidligere:WeChat mini-programmet deler H5-siden i WebView
Næste:AMD: JA! ROCm og HIP SDK introduceres kortvarigt
 Udlejer| Opslået den 20-2-20 14:37:07 |
MSE (Mean Square Error) beregnes ved middel kvadratfejl

Python-version

.NET/C#-version (begge implementeringer)



 Udlejer| Opslået den 2025-2-20 kl. 14:43:08 |
Math.NET statistisk funktionsklasse

Math.NET introduceres de grundlæggende statistiske klasser og deres funktioner i MathNet.Numerics.Statistics-navnerummet som følger, og metoderne i statiske klasser kan grundlæggende bruges direkte som udvidede metoder:

1. Statistikklasse, grundlæggende datasætsstatistikker, såsom minimum, maksimum, gennemsnit, populationsvarians, standardafvigelse osv. For statiske klasser skal man bemærke, at Statistik er en overordnet statistisk klasse, og mange af dens funktioner kaldes separat afhængigt af datasættets type.

2. StreamingStatistics, statisk klasse, er statistikken for streamingdatasæt, egnet til nogle store datasæt, som ikke kan læses ind i hukommelsen på én gang;

3. ArrayStatistics, en statisk klasse, er en statistisk betegnelse af almindelige usorterede array-datasæt, som indlæses i hukommelsen på én gang, så det er mere praktisk at beregne.

4. SortedArrayStatistics, en statisk klasse, er statistikken for et sorteret array-datasæt;

5. DescriptiveStatistics, en ikke-statisk klasse, har en lignende funktion som Statistik-klassen, men forskellen er, at Statistik er en statisk metode, beregnet én ad gangen, og når klassen initialiseres, kan alle indikatorer beregnes på én gang og opnås direkte gennem attributter.

6. RunningStatistics, den ikke-statiske klasse, har lignende funktioner som Statistik-klassen, men tillader dynamisk opdatering og beregning af data igen;

Henvisning:

Hyperlink-login er synlig.
Hyperlink-login er synlig.
Hyperlink-login er synlig.
 Udlejer| Opslået den 20-2-2025 14:48:23 |
RMSE (Root Mean Square Error)

Python-version

.NET/C#-versionen

Som vist nedenfor:



Ansvarsfraskrivelse:
Al software, programmeringsmaterialer eller artikler udgivet af Code Farmer Network er kun til lærings- og forskningsformål; Ovenstående indhold må ikke bruges til kommercielle eller ulovlige formål, ellers skal brugerne bære alle konsekvenser. Oplysningerne på dette site kommer fra internettet, og ophavsretstvister har intet med dette site at gøre. Du skal slette ovenstående indhold fuldstændigt fra din computer inden for 24 timer efter download. Hvis du kan lide programmet, så understøt venligst ægte software, køb registrering og få bedre ægte tjenester. Hvis der er nogen overtrædelse, bedes du kontakte os via e-mail.

Mail To:help@itsvse.com