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RMSE, MSE, MAE, SD brève introduction

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Publié le 20-02-2025 à 14:09:48 | | | |
RMSE (Erreur quadratique moyenne de la racine)

Mesure la différence entre les observations et les valeurs réelles.

Il est souvent utilisé comme mesure des résultats prédictifs des modèles d’apprentissage automatique.



MSE (Erreur quadratique moyenne)

MSE est le carré de la différence entre la valeur réelle et la valeur prédite, puis additionné et moyenné.

Il est pratique de déduire par la forme du carré, c’est pourquoi il est souvent utilisé comme fonction de perte de la régression linéaire. Plus la valeur MSE est basse, meilleure est la précision du modèle de prédiction dans la description des données expérimentales.



MAE (Erreur Moyenne Absolue) Erreur Moyenne Absolue

est la moyenne de l’erreur absolue.

Cela peut mieux refléter la situation réelle de l’erreur de la valeur prédite.



Écart-type SD (écart-type)

Racine arithmétique moyenne de la variance.

Utilisé pour mesurer le degré de discrétisation d’un ensemble de valeurs.





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 Propriétaire| Publié le 20-02-2025 à 14:37:07 |
L’Erreur quadratique moyenne (MSE) est calculée par l’erreur quadratique moyenne

Version Python

Version .NET/C# (les deux implémentations)



 Propriétaire| Publié le 20-02-2025 à 14:43:08 |
Math.NET classe de fonctions statistiques

Math.NET les classes statistiques de base et leurs fonctions dans l’espace de noms MathNet.Numerics.Statistics sont introduites comme suit, et les méthodes dans les classes statutiques peuvent essentiellement être utilisées directement comme des méthodes étendues :

1. Classe de statistiques, statistiques de base sur l’ensemble de données, telles que minimal, maximum, moyenne, variance de population, écart-type, etc. Pour les classes statiques, notez que les statistiques sont une classe statistique globale, et que beaucoup de ses fonctions sont appelées séparément selon le type de jeu de données.

2. StreamingStatistics, classe statique, est les statistiques des ensembles de données en streaming, adaptées à certains grands ensembles de données, ne peuvent pas être lues en mémoire en une seule fois ;

3. ArrayStatistics, une classe statique, est une statistique des ensembles de données ordinaires non triés sur tableau, qui sont chargés en mémoire en une seule fois, ce qui rend le calcul plus pratique.

4. SortedArrayStatistics, une classe statique, est les statistiques d’un ensemble de données trié ;

5. DescriptiveStatistics, une classe non statique, a une fonction similaire à la classe Statistics, mais la différence est que Statistics est une méthode statique, calculée un par un, et lorsque la classe est initialisée, tous les indicateurs peuvent être calculés simultanément et obtenus directement via des attributs.

6. RunningStatistics, classe non statique, a des fonctions similaires à la classe Statistics, mais permet de mettre à jour et de calculer à nouveau les données dynamiquement ;

Référence:

La connexion hyperlientérée est visible.
La connexion hyperlientérée est visible.
La connexion hyperlientérée est visible.
 Propriétaire| Publié le 20-02-2025 à 14:48:23 |
RMSE (Erreur quadratique moyenne de la racine)

Version Python

Version .NET/C#

Comme montré ci-dessous :



Démenti:
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