Šis raksts ir mašīntulkošanas spoguļraksts, lūdzu, noklikšķiniet šeit, lai pārietu uz oriģinālo rakstu.

Skats: 1313|Atbildi: 3

RMSE, MSE, MAE, SD īss ievads

[Kopēt saiti]
Publicēts 2025-2-20 14:09:48 | | | |
RMSE (saknes vidējā kvadrātkļūda)

Mēra novirzi starp novērojumiem un patiesajām vērtībām.

To bieži izmanto kā mašīnmācīšanās modeļu prognozējošo rezultātu mērījumu.



MSE (vidējā kvadrātkļūda) vidējā kvadrātkļūda

MSE ir kvadrāts starpībai starp patieso vērtību un prognozēto vērtību, un pēc tam summē un aprēķina vidējo.

To ir ērti atvasināt pēc kvadrāta formas, tāpēc to bieži izmanto kā lineārās regresijas zuduma funkciju. Jo zemāka MSE vērtība, jo labāka ir prognozēšanas modeļa precizitāte eksperimentālo datu aprakstā.



MAE (vidējā absolūtā kļūda) vidējā absolūtā kļūda

ir absolūtās kļūdas vidējais rādītājs.

Tas var labāk atspoguļot prognozētās vērtības kļūdas faktisko situāciju.



SD (standartnovirze) standartnovirze

Dispersijas vidējā aritmētiskā sakne.

Izmanto, lai izmērītu vērtību kopas diskretizācijas pakāpi.





Iepriekšējo:WeChat mini programma koplieto H5 lapu WebView
Nākamo:AMD JĀ! Īsumā tiek iepazīstināti ar ROCm un HIP SDK
 Saimnieks| Publicēts 2025-2-20 14:37:07 |
MSE (vidējā kvadrātkļūda) aprēķina pēc vidējās kvadrātkļūdas

Python versija

.NET/C# versija (abas implementācijas)



 Saimnieks| Publicēts 2025-2-20 14:43:08 |
Math.NET statistisko funkciju klase

Math.NET pamata statistikas klases un to funkcijas MathNet.Numerics.Statistics nosaukumtelpā tiek ieviestas šādi, un statisko klašu metodes pamatā var izmantot tieši kā paplašinātas metodes:

1. Statistikas klase, pamata datu kopas statistika, piemēram, minimālais, maksimālais, vidējais, populācijas novirze, standartnovirze utt. Attiecībā uz statiskajām klasēm ņemiet vērā, ka statistika ir vispārēja statistikas klase, un daudzas tās funkcijas tiek izsauktas atsevišķi atkarībā no datu kopas veida.

2. StreamingStatistics, statiskā klase, ir straumēšanas datu kopu statistika, kas piemērota dažām lielām datu kopām, nevar tikt nolasīta atmiņā vienlaikus;

3. ArrayStatistics, statiska klase, ir parasto nešķiroto masīvu datu kopu statistika, kas tiek ielādēta atmiņā vienā reizē, tāpēc ir ērtāk aprēķināt.

4. SortedArrayStatistics, statiska klase, ir sakārtotas masīva datu kopas statistika;

5. DescriptiveStatistics, nestatiskai klasei, ir līdzīga funkcija kā statistikas klasei, bet atšķirība ir tāda, ka statistika ir statiska metode, kas aprēķināta pa vienam, un, kad klase ir inicializēta, visus rādītājus var aprēķināt vienā reizē un iegūt tieši, izmantojot atribūtus.

6. RunningStatistics, nestatiskai klasei, ir līdzīgas funkcijas kā Statistics klasei, bet ļauj datus dinamiski atjaunināt un aprēķināt vēlreiz;

Atsauce:

Hipersaites pieteikšanās ir redzama.
Hipersaites pieteikšanās ir redzama.
Hipersaites pieteikšanās ir redzama.
 Saimnieks| Publicēts 2025-2-20 14:48:23 |
RMSE (saknes vidējā kvadrātkļūda)

Python versija

.NET/C# versija

Kā parādīts zemāk:



Atruna:
Visa programmatūra, programmēšanas materiāli vai raksti, ko publicē Code Farmer Network, ir paredzēti tikai mācību un pētniecības mērķiem; Iepriekš minēto saturu nedrīkst izmantot komerciāliem vai nelikumīgiem mērķiem, pretējā gadījumā lietotājiem ir jāuzņemas visas sekas. Informācija šajā vietnē nāk no interneta, un autortiesību strīdiem nav nekāda sakara ar šo vietni. Iepriekš minētais saturs ir pilnībā jāizdzēš no datora 24 stundu laikā pēc lejupielādes. Ja jums patīk programma, lūdzu, atbalstiet oriģinālu programmatūru, iegādājieties reģistrāciju un iegūstiet labākus oriģinālus pakalpojumus. Ja ir kādi pārkāpumi, lūdzu, sazinieties ar mums pa e-pastu.

Mail To:help@itsvse.com