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RMSE, MSE, MAE, SD breve introduzione

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Pubblicato il 20-2-2025 14:09:48 | | | |
RMSE (Errore quadratico medio della radice)

Misura la deviazione tra osservazioni e valori veri.

Viene spesso utilizzato come misura dei risultati predittivi dei modelli di machine learning.



MSE (Mean Square Error) Errore quadratico medio

MSE è il quadrato della differenza tra il valore vero e quello previsto, poi sommato e mediato.

È comodo derivare per la forma del quadrato, quindi viene spesso usato come funzione di perdita di regressione lineare. Più basso è il valore MSE, migliore è l'accuratezza del modello di previsione nella descrizione dei dati sperimentali.



MAE (Mean Absolute Error) Errore medio assoluto

è la media dell'errore assoluto.

Può riflettere meglio la situazione reale dell'errore del valore previsto.



Deviazione standard SD (deviazione standard)

Radice media aritmetica della varianza.

Utilizzato per misurare il grado di discretizzazione di un insieme di valori.





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 Padrone di casa| Pubblicato il 20-2-2025 14:37:07 |
La MSE (Mean Square Error) si calcola tramite l'errore quadratico medio

Versione Python

Versione .NET/C# (entrambe le implementazioni)



 Padrone di casa| Pubblicato il 20-2-2025 14:43:08 |
Math.NET classe di funzioni statistiche

Math.NET le classi statistiche di base e le loro funzioni nello spazio di nomi MathNet.Numerics.Statistics sono introdotte come segue, e i metodi nelle classi statiche possono essere usati direttamente come metodi estesi:

1. Classe di statistica, statistiche di base del set di dati, come minimo, massimo, media, varianza della popolazione, deviazione standard, ecc. Per le classi statiche, si noti che Statistica è una classe statistica complessiva, e molte delle sue funzioni sono chiamate separatamente in base al tipo di dataset.

2. StreamingStatistics, classe statica, è la statistica dei dataset in streaming, adatta ad alcuni grandi set di dati, non può essere letta in memoria contemporaneamente;

3. ArrayStatistics, una classe statica, è una statistica di dataset ordinari di array non ordinati, che vengono caricati in memoria contemporaneamente, rendendo più comodo il calcolo.

4. SortedArrayStatistics, una classe statica, è la statistica di un dataset ordinato con array;

5. DescriptiveStatistics, una classe non statica, ha una funzione simile alla classe Statistica, ma la differenza è che Statistica è un metodo statico, calcolato uno per uno, e quando la classe viene inizializzata, tutti gli indicatori possono essere calcolati contemporaneamente e ottenuti direttamente tramite attributi.

6. RunningStatistics, classe non statica, ha funzioni simili alla classe Statistica, ma permette di aggiornare e calcolare dinamicamente i dati;

Riferimento:

Il login del link ipertestuale è visibile.
Il login del link ipertestuale è visibile.
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 Padrone di casa| Pubblicato il 20-2-2025 14:48:23 |
RMSE (Errore quadratico medio della radice)

Versione Python

Versione .NET/C#

Come mostrato di seguito:



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