Acest articol este un articol oglindă al traducerii automate, vă rugăm să faceți clic aici pentru a sări la articolul original.

Vedere: 1313|Răspunde: 3

RMSE, MSE, MAE, SD scurtă introducere

[Copiază linkul]
Postat la 20-02-2025 14:09:48 | | | |
RMSE (Eroare Pătratică Medie Rădăcină)

Măsoară deviația dintre observații și valorile reale.

Este adesea folosit ca măsură a rezultatelor predictive ale modelelor de învățare automată.



MSE (Eroarea Pătratică Medie) eroare pătratică medie

MSE este pătratul diferenței dintre valoarea reală și valoarea prezisă, apoi sumat și mediat.

Este convenabil să derivăm prin forma pătratului, așa că este adesea folosită ca funcție de pierdere a regresiei liniare. Cu cât valoarea MSE este mai mică, cu atât acuratețea modelului de predicție este mai bună în descrierea datelor experimentale.



MAE (Eroare Absolută Medie) eroare absolută medie

este media erorii absolute.

Poate reflecta mai bine situația reală a erorii valorii prezise.



Deviația standard SD (deviația standard)

Rădăcina medie aritmetică a varianței.

Folosit pentru a măsura gradul de discretizare al unui set de valori.





Precedent:Mini-programul WeChat partajează pagina H5 în WebView
Următor:AMD DA! ROCm și HIP SDK sunt introduse pe scurt
 Proprietarul| Postat la 20-02-2025 14:37:07 |
MSE (Eroarea Pătratică Medie) se calculează prin eroare pătratică medie

Versiunea Python

Versiunea .NET/C# (ambele implementări)



 Proprietarul| Postat pe 20-02-2025 14:43:08 |
Math.NET clasă de funcții statistice

Math.NET clasele statistice de bază și funcțiile lor din spațiul de nume MathNet.Numerics.Statistics sunt introduse după cum urmează, iar metodele din clasele statice pot fi folosite practic direct ca metode extinse:

1. Clasa de statistică, statistici de bază ale setului de date, cum ar fi minimul, maximul, medie, variația populației, deviația standard etc. Pentru clasele statice, rețineți că Statistica este o clasă statistică generală, iar multe dintre funcțiile sale sunt numite separat în funcție de tipul setului de date.

2. StreamingStatistics, clasa statică, este statistica seturilor de date de streaming, potrivită pentru unele seturi mari de date, care nu poate fi citită în memorie simultan;

3. ArrayStatistics, o clasă statică, este o statistică a seturilor de date obișnuite nesortate de array, care sunt încărcate în memorie simultan, deci este mai convenabil de calculat.

4. SortedArrayStatistics, o clasă statică, este statistica unui set de date sortat;

5. DescriptiveStatistics, o clasă nestatică, are o funcție similară cu clasa Statistică, dar diferența este că Statistica este o metodă statică, calculată unul câte unul, iar când clasa este inițializată, toți indicatorii pot fi calculați simultan și obținuți direct prin atribute.

6. RunningStatistics, clasa nestatică, are funcții similare cu clasa Statistică, dar permite actualizarea și calcularea dinamică a datelor din nou;

Referință:

Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
 Proprietarul| Postat la 20-02-2025 14:48:23 |
RMSE (Eroare Pătratică Medie Rădăcină)

Versiunea Python

Versiunea .NET/C#

Așa cum se arată mai jos:



Disclaimer:
Tot software-ul, materialele de programare sau articolele publicate de Code Farmer Network sunt destinate exclusiv scopurilor de învățare și cercetare; Conținutul de mai sus nu va fi folosit în scopuri comerciale sau ilegale, altfel utilizatorii vor suporta toate consecințele. Informațiile de pe acest site provin de pe Internet, iar disputele privind drepturile de autor nu au legătură cu acest site. Trebuie să ștergi complet conținutul de mai sus de pe calculatorul tău în termen de 24 de ore de la descărcare. Dacă îți place programul, te rugăm să susții software-ul autentic, să cumperi înregistrarea și să primești servicii autentice mai bune. Dacă există vreo încălcare, vă rugăm să ne contactați prin e-mail.

Mail To:help@itsvse.com