Tämä artikkeli on konekäännöksen peiliartikkeli, klikkaa tästä siirtyäksesi alkuperäiseen artikkeliin.

Näkymä: 1313|Vastaus: 3

RMSE, MSE, MAE, SD lyhyt johdanto

[Kopioi linkki]
Julkaistu 2025-2-20 klo 14:09:48 | | | |
RMSE (Juurikeskiarvon neliövirhe)

Mittaa poikkeamaa havaintojen ja todellisten arvojen välillä.

Sitä käytetään usein koneoppimismallien ennustetulosten mittarina.



MSE (Mean Square Error) tarkoittaa neliövirhettä

MSE on todellisen ja ennustetun arvon erotuksesta neliö, joka summataan ja keskiarvonaan.

On kätevää johtaa neliön muodossa, joten sitä käytetään usein lineaarisen regression häviöfunktiona. Mitä alhaisempi MSE-arvo, sitä tarkempi ennustemalli kuvaa kokeellista dataa.



MAE (Average Absolute Error) tarkoittaa absoluuttista virhettä

on absoluuttisen virheen keskiarvo.

Se voi paremmin heijastaa ennustetun arvon virheen todellista tilannetta.



SD (keskihajonta) keskihajonta

Aritmeettinen keskimääräinen varianssin juuri.

Käytetään mittaamaan arvojoukon diskretointiastetta.





Edellinen:WeChat-miniohjelma jakaa H5-sivun WebView-palvelussa
Seuraava:AMD KYLLÄ! ROCm ja HIP SDK esitellään lyhyesti
 Vuokraisäntä| Julkaistu 2025-2-20 klo 14:37:07 |
MSE (keskineliövirhe) lasketaan neliövirheen keskimääräisellä virheellä

Python-versio

.NET/C#-versio (molemmat toteutukset)



 Vuokraisäntä| Julkaistu 2025-2-20 14:43:08 |
Math.NET tilastollinen funktioluokka

Math.NET perustilastolliset luokat ja niiden toiminnot MathNet.Numerics.Statistics-nimiavaruudessa esitellään seuraavasti, ja staattisten luokkien metodit voidaan käytännössä käyttää suoraan laajennettuina metodeina:

1. Tilastotieteen luokka, perusaineiston tilastot, kuten minimi, maksimi, keskiarvo, populaatiovarianssi, keskihajonta jne. Staattisille luokille on huomioitava, että tilastotiede on kokonaisvaltainen tilastollinen luokka, ja monet sen toiminnoista kutsutaan erikseen aineiston tyypin mukaan.

2. StreamingStatistics, staattinen luokka, on suoratoistoaineistojen tilastoja, jotka soveltuvat joihinkin suuriin tietojoukkoihin, joita ei voi lukea muistiin kerralla;

3. ArrayStatistics, staattinen luokka, on tilastollinen taulukko tavallisista lajittelemattomista taulukkoaineistoista, jotka ladataan muistiin kerralla, joten laskeminen on helpompaa.

4. SortedArrayStatistics, staattinen luokka, on lajitellun taulukon tilastot;

5. DescriptiveStatistics, ei-staattinen luokka, toimii samankaltaisesti kuin tilastotiedeluokka, mutta ero on siinä, että tilastotiede on staattinen menetelmä, joka lasketaan yksi kerrallaan, ja kun luokka alustetaan, kaikki indikaattorit voidaan laskea kerralla ja saada suoraan attribuuttien avulla.

6. RunningStatistics, ei-staattinen luokka, omaa samankaltaisia toimintoja kuin Statistics-luokka, mutta mahdollistaa datan dynaamisen päivittämisen ja laskemisen uudelleen;

Viittaus:

Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä.
Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä.
Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä.
 Vuokraisäntä| Julkaistu 2025-2-20 klo 14:48:23 |
RMSE (Juurikeskiarvon neliövirhe)

Python-versio

.NET/C#-versio

Kuten alla on esitetty:



Vastuuvapauslauseke:
Kaikki Code Farmer Networkin julkaisemat ohjelmistot, ohjelmamateriaalit tai artikkelit ovat tarkoitettu vain oppimis- ja tutkimustarkoituksiin; Yllä mainittua sisältöä ei saa käyttää kaupallisiin tai laittomiin tarkoituksiin, muuten käyttäjät joutuvat kantamaan kaikki seuraukset. Tämän sivuston tiedot ovat peräisin internetistä, eikä tekijänoikeuskiistat liity tähän sivustoon. Sinun tulee poistaa yllä oleva sisältö kokonaan tietokoneeltasi 24 tunnin kuluessa lataamisesta. Jos pidät ohjelmasta, tue aitoa ohjelmistoa, osta rekisteröityminen ja hanki parempia aitoja palveluita. Jos rikkomuksia ilmenee, ota meihin yhteyttä sähköpostitse.

Mail To:help@itsvse.com