Ez a cikk egy tükör gépi fordítás, kérjük, kattintson ide, hogy ugorjon az eredeti cikkre.

Nézet: 1313|Válasz: 3

RMSE, MSE, MAE, SD rövid bevezetés

[Linket másol]
Közzétéve: 2025-2-20 14:09:48 | | | |
RMSE (Gyökérátlag négyzet hiba)

Méri a megfigyelések és az igaz értékek közötti eltérést.

Gyakran használják a gépi tanulási modellek előrejelző eredményeinek mérésére.



MSE (Mean Square Error) jelentés négyzet hiba

Az MSE a valódi érték és a kijósolt érték közötti különbség négyzete, majd összegezve és átlagolva.

Kényelmes a szög formájában levezethető, ezért gyakran használják lineáris regresszió veszteségfüggvényeként. Minél alacsonyabb az MSE érték, annál pontosabb a predikciós modell a kísérleti adatok leírásában.



MAE (Átlagos Abszolút Hiba) jelentése abszolút hiba

az abszolút hiba átlaga.

Jobban tükrözi a megjósolt érték hibájának tényleges helyzetét.



SD (Normál Szórás) szabványszórás

Arithmetikai átlagos variancia gyök.

Egy értékhalmaz diszkretizációjának mértékének mérésére használják.





Előző:A WeChat mini program megosztja a H5 oldalt a WebView oldalon
Következő:AMD IGEN! Röviden bemutatják a ROCm és a HIP SDK-t
 Háziúr| Közzétéve: 2025-2-20 14:37:07 |
Az MSE (Mean Square Error) az átlagos négyzethibával számít ki

Python verzió

.NET/C# verzió (mindkét megvalósítás)



 Háziúr| Közzétéve: 2025-2-20 14:43:08 |
Math.NET statisztikai függvényosztály

Math.NET a MathNet.Numerics.Statistics névtér alapvető statisztikai osztályai és függvényei a következőképpen jelennek meg, és a statikus osztályok módszerei gyakorlatilag közvetlenül kiterjesztett módszerként használhatók:

1. Statisztikai osztály, alapvető adathalmaz-statisztikák, mint például minimum, maximum, átlag, populációvariancia, szórás szórás stb. Statikus osztályok esetén fontos megjegyezni, hogy a statisztika egy átfogó statisztikai osztály, és sok függvényét külön hívják az adathalmaz típusától függően.

2. A StreamingStatistics statisztikai osztály, amely a streaming adathalmazok statisztikája, amelyek bizonyos nagy adathalmazokhoz alkalmasak, egyszerre nem olvashatók fel a memóriába;

3. A ArrayStatistics, egy statikus osztály, egy statisztikai gyűjteménye a hétköznapi rendezetlen tömbadathalmazoknak, amelyeket egyszerre töltenek be a memóriába, így kényelmesebb a számítás.

4. A SortedArrayStatistics, egy statikus osztály, egy rendezett tömbadatbázis statisztikája;

5. A DescriptiveStatistics, egy nem statikus osztály, hasonló funkcióval bír, mint a Statisztika osztály, de a különbség az, hogy a Statisztika egy statikus módszer, egyenként kiszámítva, és amikor az osztályt inicializálják, minden indikátor egyszerre kiszámítható, közvetlenül az attribútumok révén szerezhető meg.

6. A RunningStatistics, nem statikus osztály, hasonló funkciókkal rendelkezik, mint a Statisztika osztály, de lehetővé teszi az adatok dinamikus frissítését és újraszámítását;

Utalás:

A hiperlink bejelentkezés látható.
A hiperlink bejelentkezés látható.
A hiperlink bejelentkezés látható.
 Háziúr| Közzétéve: 2025-2-20 14:48:23 |
RMSE (Gyökérátlag négyzet hiba)

Python verzió

.NET/C# verzió

Ahogy az alábbiakban látható:



Lemondás:
A Code Farmer Network által közzétett összes szoftver, programozási anyag vagy cikk kizárólag tanulási és kutatási célokra szolgál; A fenti tartalmat nem szabad kereskedelmi vagy illegális célokra használni, különben a felhasználók viselik az összes következményet. Az oldalon található információk az internetről származnak, és a szerzői jogi vitáknak semmi köze ehhez az oldalhoz. A fenti tartalmat a letöltés után 24 órán belül teljesen törölni kell a számítógépéről. Ha tetszik a program, kérjük, támogassa a valódi szoftvert, vásároljon regisztrációt, és szerezzen jobb hiteles szolgáltatásokat. Ha bármilyen jogsértés történik, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot e-mailben.

Mail To:help@itsvse.com