Dit artikel is een spiegelartikel van machinevertaling, klik hier om naar het oorspronkelijke artikel te gaan.

Bekijken: 1313|Antwoord: 3

RMSE, MSE, MAE, SD korte introductie

[Link kopiëren]
Geplaatst op 20-2-2025 14:09:48 | | | |
RMSE (Root Mean Square Error)

Meet de afwijking tussen waarnemingen en ware waarden.

Het wordt vaak gebruikt als maatstaf voor de voorspellende resultaten van machine learning-modellen.



MSE (Mean Square Error) gemiddelde kwadratische fout

MSE is het kwadraat van het verschil tussen de werkelijke waarde en de voorspelde waarde, en wordt vervolgens opgeteld en gemiddeld.

Het is handig om af te leiden met de vorm van een kwadraat, daarom wordt het vaak gebruikt als verliesfunctie van lineaire regressie. Hoe lager de MSE-waarde, hoe nauwkeuriger het voorspellingsmodel bij het beschrijven van de experimentele gegevens.



MAE (Gemiddelde Absolute Fout) Gemiddelde absolute fout

is het gemiddelde van de absolute fout.

Het kan de werkelijke situatie van de fout van de voorspelde waarde beter weerspiegelen.



SD (Standaarddeviatie) standaarddeviatie

Rekenkundige gemiddelde variantiewortel.

Gebruikt om de mate van discretisatie van een set waarden te meten.





Vorig:Het WeChat mini-programma deelt de H5-pagina in WebView
Volgend:AMD: JA! ROCm en HIP SDK worden kort geïntroduceerd
 Huisbaas| Geplaatst op 20-2-2025 14:37:07 |
MSE (Mean Square Error) wordt berekend door de gemiddelde kwadratische fout

Python-versie

.NET/C#-versie (beide implementaties)



 Huisbaas| Geplaatst op 20-2-2025 14:43:08 |
Math.NET statistische functieklasse

Math.NET worden de basisstatistische klassen en hun functies in de naamruimte MathNet.Numerics.Statistics als volgt geïntroduceerd, en de methoden in statische klassen kunnen in principe direct als uitgebreide methoden worden gebruikt:

1. Statistiekklasse, basisdatasetstatistieken, zoals minimum, maximum, gemiddelde, populatievariantie, standaarddeviatie, enzovoort. Voor statische klassen is Statistiek een algemene statistische klasse, en veel van de functies worden apart genoemd op basis van het type dataset.

2. StreamingStatistics, statische klasse, is de statistiek van streamingdatasets, geschikt voor sommige grote datasets, die niet tegelijk in het geheugen kunnen worden gelezen;

3. ArrayStatistics, een statische klasse, is een statistiek van gewone ongesorteerde arraydatasets, die op één moment in het geheugen worden geladen, waardoor het handiger is om te berekenen.

4. SortedArrayStatistics, een statische klasse, is de statistiek van een gesorteerde arraydataset;

5. DescriptiveStatistics, een niet-statische klasse, heeft een vergelijkbare functie als de Statistiek-klasse, maar het verschil is dat Statistiek een statische methode is, één voor één berekend, en wanneer de klasse wordt geïnitialiseerd, kunnen alle indicatoren tegelijk worden berekend en direct via attributen worden verkregen.

6. RunningStatistics, de niet-statische klasse, heeft vergelijkbare functies als de Statistics-klasse, maar maakt het mogelijk om data dynamisch bij te werken en opnieuw te berekenen;

Referentie:

De hyperlink-login is zichtbaar.
De hyperlink-login is zichtbaar.
De hyperlink-login is zichtbaar.
 Huisbaas| Geplaatst op 20-2-2025 14:48:23 |
RMSE (Root Mean Square Error)

Python-versie

.NET/C#-versie

Zoals hieronder getoond:



Disclaimer:
Alle software, programmeermaterialen of artikelen die door Code Farmer Network worden gepubliceerd, zijn uitsluitend bedoeld voor leer- en onderzoeksdoeleinden; De bovenstaande inhoud mag niet worden gebruikt voor commerciële of illegale doeleinden, anders dragen gebruikers alle gevolgen. De informatie op deze site komt van het internet, en auteursrechtconflicten hebben niets met deze site te maken. Je moet bovenstaande inhoud volledig van je computer verwijderen binnen 24 uur na het downloaden. Als je het programma leuk vindt, steun dan de echte software, koop registratie en krijg betere echte diensten. Als er sprake is van een inbreuk, neem dan contact met ons op via e-mail.

Mail To:help@itsvse.com