See artikkel on masintõlke peegelartikkel, palun klõpsake siia, et hüpata algse artikli juurde.

Vaade: 1313|Vastuse: 3

RMSE, MSE, MAE, SD lühike sissejuhatus

[Kopeeri link]
Postitatud 2025-2-20 14:09:48 | | | |
RMSE (ruutkeskmise viga)

Mõõdab kõrvalekallet vaatluste ja tõeliste väärtuste vahel.

Seda kasutatakse sageli masinõppemudelite ennustavate tulemuste mõõtmiseks.



MSE (keskmine ruutviga) tähendab ruutviga

MSE on tõelise ja prognoositava väärtuse ruut, mis seejärel summeerib ja keskmistab.

Seda on mugav tuletada ruutkujul, mistõttu kasutatakse seda sageli lineaarse regressiooni kaotusfunktsioonina. Mida madalam on MSE väärtus, seda täpsem on ennustusmudel eksperimentaalsete andmete kirjeldamisel.



MAE (keskmine absoluutne viga) tähendab absoluutset viga

on absoluutse vea keskmine.

See suudab paremini peegeldada prognoositava väärtuse vea tegelikku olukorda.



SD (standardhälve) standardhälve

Aritmeetiline keskmine dispersiooni juur.

Kasutatakse väärtuste diskreetsuse astme mõõtmiseks.





Eelmine:WeChati miniprogramm jagab H5 lehte WebView's
Järgmine:AMD JAH! ROCm ja HIP SDK tutvustatakse lühidalt
 Üürileandja| Postitatud 2025-2-20 14:37:07 |
MSE (keskmine ruutviga) arvutatakse keskmise ruutvea abil

Python versioon

.NET/C# versioon (mõlemad rakendused)



 Üürileandja| Postitatud 2025-2-20 14:43:08 |
Math.NET statistilise funktsiooni klass

Math.NET põhilised statistilised klassid ja nende funktsioonid MathNet.Numerics.Statistics nimeruumis tutvustatakse järgmiselt ning staatiliste klasside meetodeid saab põhimõtteliselt kasutada otse laiendatud meetoditena:

1. Statistika klass, põhiandmestiku statistika, nagu miinimum, maksimaal, keskmine, populatsiooni dispersio, standardhälve jne. Staatiliste klasside puhul tuleb märkida, et statistika on üldine statistiline klass ning paljud selle funktsioonid kutsutakse eraldi sõltuvalt andmestiku tüübist.

2. StreamingStatistics, staatiline klass, on voogedastuste andmekogumite statistika, mis sobib mõnele suurele andmekogumile ja mida ei saa korraga mällu lugeda;

3. ArrayStatistics, staatiline klass, on tavaliste sorteerimata massiivi andmekogumite statistika, mis laaditakse korraga mällu ja on mugavam arvutada.

4. SortedArrayStatistics, staatiline klass, on sorteeritud massiivi andmestiku statistika;

5. DescriptiveStatistics, mittestaatiline klass, omab sarnast funktsiooni nagu statistika klassil, kuid erinevus seisneb selles, et statistika on staatiline meetod, arvutatakse ükshaaval, ja kui klass initsialiseeritakse, saab kõiki näitajaid korraga arvutada ja otse atribuutide kaudu saada.

6. RunningStatistics, mittestaatiline klass, omab sarnaseid funktsioone nagu Statistika klass, kuid võimaldab andmeid dünaamiliselt uuendada ja uuesti arvutada;

Viide:

Hüperlingi sisselogimine on nähtav.
Hüperlingi sisselogimine on nähtav.
Hüperlingi sisselogimine on nähtav.
 Üürileandja| Postitatud 2025-2-20 14:48:23 |
RMSE (ruutkeskmise viga)

Python versioon

.NET/C# versioon

Nagu allpool näidatud:



Disclaimer:
Kõik Code Farmer Networki poolt avaldatud tarkvara, programmeerimismaterjalid või artiklid on mõeldud ainult õppimiseks ja uurimistööks; Ülaltoodud sisu ei tohi kasutada ärilistel ega ebaseaduslikel eesmärkidel, vastasel juhul kannavad kasutajad kõik tagajärjed. Selle saidi info pärineb internetist ning autoriõiguste vaidlused ei ole selle saidiga seotud. Ülaltoodud sisu tuleb oma arvutist täielikult kustutada 24 tunni jooksul pärast allalaadimist. Kui sulle programm meeldib, palun toeta originaaltarkvara, osta registreerimist ja saa paremaid ehtsaid teenuseid. Kui esineb rikkumist, palun võtke meiega ühendust e-posti teel.

Mail To:help@itsvse.com