Artikel ini adalah artikel cermin dari terjemahan mesin, silakan klik di sini untuk melompat ke artikel aslinya.

Melihat: 1313|Jawab: 3

RMSE, MSE, MAE, SD pengantar singkat

[Salin tautan]
Dipaparkan pada 2025-2-20 14:09:48 | | | |
RMSE (Kesalahan Kuadrat Rata-Rata Akar)

Mengukur penyimpangan antara pengamatan dan nilai sebenarnya.

Ini sering digunakan sebagai ukuran hasil prediksi model pembelajaran mesin.



MSE (Mean Square Error) kesalahan kuadrat rata-rata

MSE adalah kuadrat dari perbedaan antara nilai sebenarnya dan nilai yang diprediksi, dan kemudian dijumlahkan dan dirata-ratakan.

Lebih mudah untuk diturunkan dengan bentuk kuadrat, sehingga sering digunakan sebagai fungsi kerugian regresi linier. Semakin rendah nilai UMK, semakin baik akurasi model prediksi dalam mendeskripsikan data eksperimental.



MAE (Mean Absolute Error) berarti kesalahan absolut

adalah rata-rata kesalahan absolut.

Ini dapat lebih mencerminkan situasi aktual dari kesalahan nilai yang diprediksi.



Standar deviasi SD (Standar Deviasi)

Akar varians rata-rata aritmatika.

Digunakan untuk mengukur tingkat diskritisasi sekumpulan nilai.





Mantan:Program mini WeChat membagikan halaman H5 di WebView
Depan:AMD YA! ROCm dan HIP SDK diperkenalkan secara singkat
 Tuan tanah| Dipaparkan pada 2025-2-20 14:37:07 |
MSE (Mean Square Error) dihitung dengan mean square error

Versi Python

Versi .NET/C# (kedua implementasi)



 Tuan tanah| Dipaparkan pada 2025-2-20 14:43:08 |
Math.NET kelas fungsi statistik

Math.NET kelas statistik dasar dan fungsinya di namespace MathNet.Numerics.Statistics diperkenalkan sebagai berikut, dan metode dalam kelas statis pada dasarnya dapat digunakan secara langsung sebagai metode yang diperluas:

1. Kelas statistik, statistik kumpulan data dasar, seperti minimum, maksimum, rata-rata, varians populasi, standar deviasi, dll. Untuk kelas statis, perhatikan bahwa Statistik adalah kelas statistik keseluruhan, dan banyak fungsinya dipanggil secara terpisah sesuai dengan jenis himpunan data.

2. StreamingStatistics, kelas statis, adalah statistik kumpulan data streaming, cocok untuk beberapa kumpulan data besar, tidak dapat dibaca ke dalam memori sekaligus;

3. ArrayStatistics, kelas statis, adalah statistik kumpulan data array biasa yang tidak diurutkan, yang dimuat dalam memori pada satu waktu, sehingga lebih nyaman untuk menghitung.

4. SortedArrayStatistics, kelas statis, adalah statistik dari kumpulan data array yang diurutkan;

5. DescriptiveStatistics, kelas non-statistik, memiliki fungsi yang mirip dengan kelas Statistik, tetapi perbedaannya adalah bahwa Statistik adalah metode statis, dihitung satu per satu, dan ketika kelas diinisialisasi, semua indikator dapat dihitung sekaligus dan diperoleh langsung melalui atribut.

6. RunningStatistics, kelas non-statis, memiliki fungsi yang mirip dengan kelas Statistik, tetapi memungkinkan data diperbarui dan dihitung lagi secara dinamis;

Referensi:

Login hyperlink terlihat.
Login hyperlink terlihat.
Login hyperlink terlihat.
 Tuan tanah| Dipaparkan pada 2025-2-20 14:48:23 |
RMSE (Kesalahan Kuadrat Rata-Rata Akar)

Versi Python

Versi .NET/C#

Seperti yang ditunjukkan di bawah ini:



Sanggahan:
Semua perangkat lunak, materi pemrograman, atau artikel yang diterbitkan oleh Code Farmer Network hanya untuk tujuan pembelajaran dan penelitian; Konten di atas tidak boleh digunakan untuk tujuan komersial atau ilegal, jika tidak, pengguna akan menanggung semua konsekuensi. Informasi di situs ini berasal dari Internet, dan sengketa hak cipta tidak ada hubungannya dengan situs ini. Anda harus sepenuhnya menghapus konten di atas dari komputer Anda dalam waktu 24 jam setelah pengunduhan. Jika Anda menyukai program ini, harap dukung perangkat lunak asli, pembelian pendaftaran, dan dapatkan layanan asli yang lebih baik. Jika ada pelanggaran, silakan hubungi kami melalui email.

Mail To:help@itsvse.com