Denne artikkelen er en speilartikkel om maskinoversettelse, vennligst klikk her for å hoppe til originalartikkelen.

Utsikt: 1313|Svare: 3

RMSE, MSE, MAE, SD kort introduksjon

[Kopier lenke]
Publisert 2025-20.20 14:09:48 | | | |
RMSE (Root Mean Square Error)

Måler avviket mellom observasjoner og sanne verdier.

Den brukes ofte som et mål på prediktive resultater i maskinlæringsmodeller.



MSE (Mean Square Error) gjennomsnittlig kvadratfeil

MSE er kvadratet av forskjellen mellom den sanne verdien og den predikerte verdien, og deretter summert og gjennomsnittliggjort.

Det er praktisk å utlede ved formen kvadrat, så det brukes ofte som en tapsfunksjon i lineær regresjon. Jo lavere MSE-verdi, desto bedre nøyaktighet blir prediksjonsmodellens beskrivelse av de eksperimentelle dataene.



MAE (Gjennomsnittlig absolutt feil) gjennomsnittlig absolutt feil

er gjennomsnittet av den absolutte feilen.

Den kan bedre gjenspeile den faktiske situasjonen med feilen i den predikerte verdien.



SD (Standardavvik) standardavvik

Aritmetisk gjennomsnittlig variansrot.

Brukes til å måle graden av diskretisering av et sett med verdier.





Foregående:WeChat mini-programmet deler H5-siden i WebView
Neste:AMD: JA! ROCm og HIP SDK introduseres kortvarig
 Vert| Publisert 20.20.2025 kl. 14:37:07 |
MSE (Mean Square Error) beregnes ved gjennomsnittlig kvadratfeil

Python-versjon

.NET/C#-versjonen (begge implementasjoner)



 Vert| Publisert 2025-02.20 14:43:08 |
Math.NET statistisk funksjonsklasse

Math.NET de grunnleggende statistiske klassene og deres funksjoner i MathNet.Numerics.Statistics-navnerommet introduseres som følger, og metodene i statiske klasser kan i hovedsak brukes direkte som utvidede metoder:

1. Statistikkklasse, grunnleggende datasett statistikk, som minimum, maksimum, gjennomsnitt, populasjonsvarians, standardavvik, osv. For statiske klasser, merk at Statistikk er en overordnet statistisk klasse, og mange av funksjonene kalles separat etter typen datasett.

2. StreamingStatistics, statisk klasse, er statistikken for strømmende datasett, egnet for noen store datasett, kan ikke leses inn i minnet samtidig;

3. ArrayStatistics, en statisk klasse, er en statistikk over vanlige usorterte array-datasett, som lastes inn i minnet samtidig, så det er mer praktisk å beregne.

4. SortedArrayStatistics, en statisk klasse, er statistikken til et sortert array-datasett;

5. DescriptiveStatistics, en ikke-statisk klasse, har en lignende funksjon som Statistics-klassen, men forskjellen er at Statistics er en statisk metode, beregnet én etter én, og når klassen initialiseres, kan alle indikatorer beregnes samtidig og hentes direkte gjennom attributter.

6. RunningStatistics, ikke-statisk klasse, har lignende funksjoner som Statistics-klassen, men tillater at data dynamisk kan oppdateres og beregnes på nytt;

Referanse:

Innloggingen med hyperkoblingen er synlig.
Innloggingen med hyperkoblingen er synlig.
Innloggingen med hyperkoblingen er synlig.
 Vert| Publisert 20.20.2025 14:48:23 |
RMSE (Root Mean Square Error)

Python-versjon

.NET/C#-versjonen

Som vist nedenfor:



Ansvarsfraskrivelse:
All programvare, programmeringsmateriell eller artikler publisert av Code Farmer Network er kun for lærings- og forskningsformål; Innholdet ovenfor skal ikke brukes til kommersielle eller ulovlige formål, ellers skal brukerne bære alle konsekvenser. Informasjonen på dette nettstedet kommer fra Internett, og opphavsrettstvister har ingenting med dette nettstedet å gjøre. Du må fullstendig slette innholdet ovenfor fra datamaskinen din innen 24 timer etter nedlasting. Hvis du liker programmet, vennligst støtt ekte programvare, kjøp registrering, og få bedre ekte tjenester. Hvis det foreligger noen krenkelse, vennligst kontakt oss på e-post.

Mail To:help@itsvse.com