Ten artykuł jest lustrzanym artykułem tłumaczenia maszynowego, kliknij tutaj, aby przejść do oryginalnego artykułu.

Widok: 1313|Odpowiedź: 3

RMSE, MSE, MAE, SD krótkie wprowadzenie

[Skopiuj link]
Opublikowano 2025-2-20 14:09:48 | | | |
RMSE (średni kwadratowy błąd pierwiastkowy)

Mierzy odchylenie między obserwacjami a wartościami rzeczywistymi.

Często jest używany jako miara wyników predykcyjnych modeli uczenia maszynowego.



MSE (średni błąd kwadratowy) średni błąd kwadratowy

MSE to kwadrat różnicy między wartością rzeczywistą a przewidywaną, a następnie sumowana i uśredniona.

Wygodne jest wyprowadzenie przez postać kwadratu, dlatego często stosuje się go jako funkcję strat regresji liniowej. Im niższa wartość MSE, tym lepsza dokładność modelu predykcyjnego w opisie danych eksperymentalnych.



MAE (średni błąd bezwzględny) średni błąd bezwzględny

jest średnią błędu bezwzględnego.

Może lepiej odzwierciedlać rzeczywistą sytuację błędu wartości przewidywanej.



Odchylenie standardowe SD (odchylenie standardowe)

Średni pierwiastek wariancji arytmetyczny.

Używany do pomiaru stopnia dyskretyzacji zbioru wartości.





Poprzedni:Program WeChat udostępnia stronę H5 w WebView
Następny:AMD: TAK! ROCm i HIP SDK są krótko wprowadzone
 Ziemianin| Opublikowano 2025-2-20 14:37:07 |
MSE (średni błąd kwadratowy) oblicza się na podstawie średniego błędu kwadratowego

Wersja Python

.NET/C# wersja (obie implementacje)



 Ziemianin| Opublikowano 2025-2-20 14:43:08 |
Math.NET klasa funkcji statystycznych

Math.NET podstawowe klasy statystyczne i ich funkcje w przestrzeni nazw MathNet.Numerics.Statistics zostały wprowadzone następująco, a metody w klasach statycznych można zasadniczo stosować bezpośrednio jako metody rozszerzone:

1. Klasa statystyki, podstawowe statystyki zbioru danych, takie jak minimum, maksimum, średnia, wariancja populacji, odchylenie standardowe itd. W przypadku klas statycznych należy zauważyć, że Statystyka jest klasą statystyczną o ogólnej formie, a wiele jej funkcji jest wywoływanych oddzielnie w zależności od typu zbioru danych.

2. StreamingStatistics, klasa statyczna, to statystyki ze strumieniowych zbiorów danych, odpowiednie dla niektórych dużych zbiorów danych, których nie można wczytać do pamięci jednocześnie;

3. ArrayStatistics, klasa statyczna, to statystyka zwykłych, niesortowanych zbiorów danych tablic, które są ładowane w pamięci jednocześnie, dzięki czemu jest wygodniej ją obliczać.

4. SortedArrayStatistics, klasa statyczna, to statystyki zbioru danych posortowanej tablicy;

5. DescriptiveStatistics, klasa niestatyczna, pełni podobną funkcję do klasy Statistics, ale różnica polega na tym, że Statistics jest metodą statyczną, obliczaną pojedynczo, a po inicjalizacji klasy wszystkie wskaźniki można obliczyć jednocześnie i uzyskać bezpośrednio za pomocą atrybutów.

6. RunningStatistics, klasa niestatyczna, ma funkcje podobne do klasy Statistics, ale pozwala na dynamiczną aktualizację i ponowne obliczanie danych;

Odniesienie:

Logowanie do linku jest widoczne.
Logowanie do linku jest widoczne.
Logowanie do linku jest widoczne.
 Ziemianin| Opublikowano 2025-2-20 14:48:23 |
RMSE (średni kwadratowy błąd pierwiastkowy)

Wersja w Pythonie

Wersja .NET/C#

Jak pokazano poniżej:



Zrzeczenie się:
Całe oprogramowanie, materiały programistyczne lub artykuły publikowane przez Code Farmer Network służą wyłącznie celom edukacyjnym i badawczym; Powyższe treści nie mogą być wykorzystywane do celów komercyjnych ani nielegalnych, w przeciwnym razie użytkownicy ponoszą wszelkie konsekwencje. Informacje na tej stronie pochodzą z Internetu, a spory dotyczące praw autorskich nie mają z nią nic wspólnego. Musisz całkowicie usunąć powyższą zawartość z komputera w ciągu 24 godzin od pobrania. Jeśli spodoba Ci się program, wspieraj oryginalne oprogramowanie, kup rejestrację i korzystaj z lepszych, autentycznych usług. W przypadku naruszenia praw prosimy o kontakt mailowy.

Mail To:help@itsvse.com