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RMSE, MSE, MAE, SD breve introdução

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Postado em 20-02-2025 às 14:09:48 | | | |
RMSE (Erro Quadrático Médio Raiz Médio)

Mede o desvio entre observações e valores verdadeiros.

Ele é frequentemente usado como medida dos resultados preditivos de modelos de aprendizado de máquina.



MSE (Erro Quadrático Médio) Erro quadrático médio

MSE é o quadrado da diferença entre o valor verdadeiro e o valor previsto, e então somado e médio.

É conveniente derivar pela forma de quadrado, por isso é frequentemente usado como uma função de perda de regressão linear. Quanto menor o valor MSE, melhor a precisão do modelo de predição na descrição dos dados experimentais.



MAE (Erro Absoluto Médio) erro absoluto médio

é a média do erro absoluto.

Ela pode refletir melhor a situação real do erro do valor previsto.



Desvio padrão SD (Desvio Padrão)

Raiz média aritmética da variância.

Usado para medir o grau de discretização de um conjunto de valores.





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 Senhorio| Postado em 20-02-2025 às 14:37:07 |
MSE (Erro Quadrático Médio) é calculado pelo erro quadrático médio

Versão em Python

.NET/C# versão (ambas implementações)



 Senhorio| Postado em 20-02-2025 14:43:08 |
Math.NET classe de funções estatísticas

Math.NET as classes estatísticas básicas e suas funções no namespace MathNet.Numerics.Statistics são introduzidas da seguinte forma, e os métodos nas classes estáticas podem basicamente ser usados diretamente como métodos estendidos:

1. Classe estatística, estatísticas básicas do conjunto de dados, como mínimo, máximo, média, variância populacional, desvio padrão, etc. Para classes estáticas, observe que Estatística é uma classe estatística geral, e muitas de suas funções são chamadas separadamente de acordo com o tipo de conjunto de dados.

2. StreamingStatistics, classe estática, é a estatística de conjuntos de dados em streaming, adequada para alguns conjuntos de dados grandes, que não pode ser lida na memória de uma vez;

3. ArrayStatistics, uma classe estática, é uma estatística de conjuntos de dados ordinários de array não ordenados, que são carregados na memória ao mesmo tempo, tornando o cálculo mais conveniente.

4. SortedArrayStatistics, uma classe estática, é a estatística de um conjunto de dados de array ordenado;

5. DescriptiveStatistics, uma classe não estática, tem uma função semelhante à classe Statistics, mas a diferença é que Statistics é um método estático, calculado um a um, e quando a classe é inicializada, todos os indicadores podem ser calculados ao mesmo tempo e obtidos diretamente por meio de atributos.

6. RunningStatistics, classe não estática, tem funções semelhantes à classe Estatísticas, mas permite que os dados sejam atualizados e calculados dinamicamente novamente;

Referência:

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 Senhorio| Postado em 20-02-2025 14:48:23 |
RMSE (Erro Quadrático Médio Raiz Médio)

Versão em Python

Versão .NET/C#

Como mostrado abaixo:



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