RMSE, MSE, MAE, 사우스다코타 간략한 소개

작은 쓰레기 같은 놈들 · 2025-2-20 14:09:48에 게시됨

RMSE (평균근 오차)

관측값과 실제 값 간의 편차를 측정합니다.

이는 기계 학습 모델의 예측 결과를 측정하는 지표로 자주 사용됩니다.

MSE(평균제곱오차) 평균오차

MSE는 실제 값과 예측값의 차이를 합산하고 평균한 제곱입니다.

제곱의 형태로 유도하는 것이 편리하므로, 선형 회귀의 손실 함수로 자주 사용된다. MSE 값이 낮을수록 예측 모델이 실험 데이터를 설명하는 정확도가 더 좋아집니다.

MAE(평균 절대 오차) 평균 절대 오차

는 절대 오차의 평균입니다.

이는 예측값의 실제 오차를 더 잘 반영할 수 있습니다.

SD(표준편차) 표준편차

산술 평균 분산근.

값 집합의 이산화 정도를 측정하는 데 사용됩니다.

작은 쓰레기 같은 놈들 · 2025-2-20 14:37:07에 게시됨

MSE(평균제곱오)는 평균제곱오차로 계산됩니다

파이썬 버전

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.NET/C# 버전 (두 구현 모두)

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작은 쓰레기 같은 놈들 · 2025-2-20 14:43:08에 게시됨

Math.NET 통계 함수 클래스

Math.NET MathNet.Numerics.Statistics 네임스페이스의 기본 통계 클래스와 그 함수들이 다음과 같이 소개되며, 정적 클래스의 메서드들은 기본적으로 확장 메서드로 직접 사용할 수 있습니다:

1. 통계 클래스, 기본 데이터 세트 통계(최소값, 최대값, 평균, 모집단 분산, 표준편차 등). 정적 클래스의 경우, 통계학은 전체 통계 클래스이며, 많은 함수들이 데이터셋 유형에 따라 별도로 호출된다는 점을 유의하세요.

2. StreamingStatistics는 정적 클래스로, 일부 대규모 데이터 세트에 적합한 스트리밍 데이터셋의 통계량으로, 한 번에 메모리에 읽을 수 없습니다;

3. ArrayStatistics는 정적 클래스로, 일반 정렬되지 않은 배열 데이터셋의 통계 자료로, 한 번에 메모리에 로드되어 계산이 더 편리합니다.

4. 정렬된 배열 데이터셋의 통계량인 정적 클래스;

5. DescriptiveStatistics는 비정적 클래스로, Statistics 클래스와 유사한 기능을 가지지만, 차이점은 통계학이 정적 방법으로, 하나씩 계산되며, 클래스가 초기화되면 모든 지표를 한 번에 계산하고 속성을 통해 직접 얻을 수 있다는 점입니다.

6. RunningStatistics는 비정적 클래스로, Statistics 클래스와 유사한 기능을 가지지만 데이터를 동적으로 업데이트하고 다시 계산할 수 있게 합니다;

참조:

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작은 쓰레기 같은 놈들 · 2025-2-20 14:48:23에 게시됨

RMSE (평균근 오차)

파이썬 버전

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.NET/C# 버전

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