Эта статья является зеркальной статьёй машинного перевода, пожалуйста, нажмите здесь, чтобы перейти к оригиналу.

Вид: 1313|Ответ: 3

Краткое введение в RMSE, MSE, MAE, SD

[Скопировать ссылку]
Опубликовано 2025-2-20 14:09:48 | | | |
RMSE (Ошибка корня среднего квадрата)

Измеряет отклонение между наблюдениями и истинными значениями.

Он часто используется как мера предсказательных результатов моделей машинного обучения.



Средняя квадратическая ошибка (MSE)

MSE — это квадрат разницы между истинным и предсказанным значением, затем суммируется и усредняется.

Его удобно выводить по форме квадрата, поэтому его часто используют как функцию потерь линейной регрессии. Чем ниже значение MSE, тем выше точность модели предсказания при описании экспериментальных данных.



MAE (Средняя абсолютная ошибка) означает абсолютную ошибку

— среднее значения абсолютной ошибки.

Она лучше отражает реальную ситуацию с ошибкой предсказанного значения.



Стандартное отклонение стандарта SD (Стандартное отклонение)

Арифметический средний корень дисперсии.

Используется для измерения степени дискретизации набора значений.





Предыдущий:Мини-программа WeChat делится страницей H5 в WebView
Следующий:И ДА! ROCm и HIP SDK вводятся кратко
 Хозяин| Опубликовано 2025-2-20 14:37:07 |
MSE (Средняя квадратическая ошибка) вычисляется по среднеквадратичной ошибке

Версия на Python

Версия .NET/C# (обе реализации)



 Хозяин| Опубликовано 2025-2-20 14:43:08 |
Math.NET класс статистических функций

Math.NET базовые статистические классы и их функции в пространстве имён MathNet.Numerics.Statistics представлены следующим образом, а методы в статических классах могут использоваться напрямую как расширенные методы:

1. Класс статистики, базовая статистика наборов данных, такая как минимум, максимум, среднее значение, дисперсия популяции, стандартное отклонение и т.д. Для статических классов обратите внимание, что статистика — это общий статистический класс, и многие её функции называются отдельно в зависимости от типа набора данных.

2. СтримингСтатистика, статический класс, — это статистика потоковых наборов данных, подходящая для некоторых больших наборов данных, которую невозможно одновременно читать в память;

3. ArrayStatistics, статический класс, — это статистика обычных неотсортированных наборов массива, которые загружаются в память одновременно, поэтому их вычислять удобнее.

4. SortedArrayStatistics, статический класс, — это статистика отсортированного массива;

5. DescriptiveStatistics, нестатический класс, выполняет схожую функцию с классом Statistics, но разница в том, что статистика — это статический метод, вычисляемый по одному, и при инициализации класса все индикаторы можно вычислить сразу и получить напрямую с помощью атрибутов.

6. RunningStatistics, нестатический класс, имеет схожие функции с классом Статистика, но позволяет динамически обновлять и вычислять данные заново;

Ссылка:

Вход по гиперссылке виден.
Вход по гиперссылке виден.
Вход по гиперссылке виден.
 Хозяин| Опубликовано 2025-2-20 14:48:23 |
RMSE (Ошибка корня среднего квадрата)

Версия для Python

Версия .NET/C#

Как показано ниже:



Отказ:
Всё программное обеспечение, программные материалы или статьи, публикуемые Code Farmer Network, предназначены исключительно для учебных и исследовательских целей; Вышеуказанный контент не должен использоваться в коммерческих или незаконных целях, иначе пользователи несут все последствия. Информация на этом сайте взята из Интернета, и споры по авторским правам не имеют отношения к этому сайту. Вы должны полностью удалить вышеуказанный контент с компьютера в течение 24 часов после загрузки. Если вам нравится программа, пожалуйста, поддержите подлинное программное обеспечение, купите регистрацию и получите лучшие подлинные услуги. Если есть нарушение, пожалуйста, свяжитесь с нами по электронной почте.

Mail To:help@itsvse.com