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RMSE, MSE, MAE, SD breve introducción

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Publicado el 20-2-2025 14:09:48 | | | |
RMSE (Error cuadrático medio de raíz)

Mide la desviación entre observaciones y valores verdaderos.

A menudo se utiliza como medida de los resultados predictivos de los modelos de aprendizaje automático.



Error cuadrático medio MSE (Error cuadrático Medio)

MSE es el cuadrado de la diferencia entre el valor verdadero y el valor predicho, y luego se suma y promedia.

Es conveniente derivar por la forma de cuadrado, por lo que a menudo se utiliza como una función de pérdida de regresión lineal. Cuanto menor sea el valor MSE, mejor será la precisión del modelo de predicción para describir los datos experimentales.



MAE (Error Absoluto Medio) Error absoluto medio

es la media del error absoluto.

Puede reflejar mejor la situación real del error del valor predicho.



Desviación estándar SD (desviación estándar)

Raíz media aritmética de la varianza.

Se utiliza para medir el grado de discretización de un conjunto de valores.





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 Propietario| Publicado el 20-2-2025 14:37:07 |
El MSE (Error cuadrático Medio) se calcula mediante el error cuadrático medio

Versión en Python

Versión .NET/C# (ambas implementaciones)



 Propietario| Publicado el 20-2-2025 14:43:08 |
Math.NET clase de funciones estadísticas

Math.NET las clases estadísticas básicas y sus funciones en el espacio de nombres MathNet.Numerics.Statistics se introducen de la siguiente manera, y los métodos en las clases estáticas pueden usarse básicamente directamente como métodos extendidos:

1. Clase estadística, estadísticas básicas de conjuntos de datos, como mínimo, máximo, media, varianza poblacional, desviación estándar, etc. Para las clases estáticas, hay que tener en cuenta que Estadística es una clase estadística global, y muchas de sus funciones se llaman por separado según el tipo de conjunto de datos.

2. StreamingStatistics, clase estática, es la estadística de conjuntos de datos en streaming, adecuada para algunos conjuntos de datos grandes, que no puede leerse en memoria de una sola vez;

3. ArrayStatistics, una clase estática, es una estadística de conjuntos de datos ordinarios de arrays no ordenados, que se cargan en memoria al mismo tiempo, por lo que es más cómodo calcular.

4. SortedArrayStatistics, una clase estática, es la estadística de un conjunto de datos de arreglos ordenados;

5. DescriptiveStatistics, una clase no estática, tiene una función similar a la clase Statistics, pero la diferencia es que Statistics es un método estático, calculado uno por uno, y cuando la clase se inicializa, todos los indicadores pueden calcularse a la vez y obtenerse directamente a través de los atributos.

6. RunningStatistics, clase no estática, tiene funciones similares a la clase Statistics, pero permite actualizar y calcular datos dinámicamente;

Referencia:

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 Propietario| Publicado el 20-2025 14:48:23 |
RMSE (Error cuadrático medio de raíz)

Versión de Python

Versión .NET/C#

Como se muestra a continuación:



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