Ta članek je zrcalni članek strojnega prevajanja, kliknite tukaj za skok na izvirni članek.

Pogled: 1313|Odgovoriti: 3

RMSE, MSE, MAE, SD kratek uvod

[Kopiraj povezavo]
Objavljeno 2025-2-20 ob 14:09:48 | | | |
RMSE (korenska povprečna kvadratna napaka)

Meri odstopanje med opazovanji in resničnimi vrednostmi.

Pogosto se uporablja kot merilo napovednih rezultatov modelov strojnega učenja.



MSE (povprečna kvadratna napaka) povprečna kvadratna napaka

MSE je kvadrat razlike med pravo vrednostjo in predvideno vrednostjo, nato pa sešteje in povpreči.

Priročno je izpeljati po obliki kvadrata, zato se pogosto uporablja kot funkcija izgube linearne regresije. Nižja kot je vrednost MSE, boljša je natančnost napovednega modela pri opisovanju eksperimentalnih podatkov.



MAE (povprečna absolutna napaka) povprečna absolutna napaka

je povprečje absolutne napake.

To lahko bolje odraža dejansko stanje napake napovedane vrednosti.



SD (standardni odklon) standardni odklon

Aritmetični srednji koren variance.

Uporablja se za merjenje stopnje diskretizacije nabora vrednosti.





Prejšnji:WeChat mini program deli stran H5 v WebView
Naslednji:AMD: DA! ROCm in HIP SDK sta na kratko predstavljena
 Najemodajalec| Objavljeno 2025-2-20 14:37:07 |
MSE (povprečna kvadratna napaka) se izračuna s povprečno kvadratno napako

Python različica

.NET/C# različica (obe implementaciji)



 Najemodajalec| Objavljeno 2025-2-20 14:43:08 |
Math.NET razred statističnih funkcij

Math.NET osnovnih statističnih razredov in njihovih funkcij v imenskem prostoru MathNet.Numerics.Statistics so predstavljeni na naslednji način, metode v statičnih razredih pa se lahko v osnovi uporabljajo neposredno kot razširjene metode:

1. Razred statistike, osnovne statistike podatkovnih nizov, kot so minimum, maksimum, povprečje, varianca populacije, standardni odklon itd. Za statične razrede je treba upoštevati, da je statistika splošni statistični razred in da se številne njegove funkcije kličejo ločeno glede na vrsto podatkovnega nabora.

2. StreamingStatistics, statični razred, so statistike pretočnih podatkovnih nizov, primerne za nekatere velike podatkovne zbirke, ki jih ni mogoče prebrati v pomnilnik naenkrat;

3. ArrayStatistics, statični razred, je statistika običajnih neurejenih nizov podatkovnih zbirk, ki se naložijo v pomnilnik hkrati, zato je izračun bolj priročen.

4. SortedArrayStatistics, statični razred, je statistika nabora podatkov sortiranega polja;

5. Deskriptivna statistika, nestatična klasa, ima podobno funkcijo kot razred Statistika, vendar je razlika v tem, da je statistika statična metoda, izračunana posamezno, in ko je razred inicializiran, je mogoče vse kazalnike izračunati hkrati in pridobiti neposredno preko atributov.

6. RunningStatistics, nestatični razred, ima podobne funkcije kot razred Statistika, vendar omogoča dinamično posodabljanje in ponovno izračunavanje podatkov;

Referenčni:

Prijava do hiperpovezave je vidna.
Prijava do hiperpovezave je vidna.
Prijava do hiperpovezave je vidna.
 Najemodajalec| Objavljeno 2025-2-20 ob 14:48:23 |
RMSE (korenska povprečna kvadratna napaka)

Python različica

.NET/C# različica

Kot je prikazano spodaj:



Disclaimer:
Vsa programska oprema, programski materiali ali članki, ki jih izdaja Code Farmer Network, so namenjeni zgolj učnim in raziskovalnim namenom; Zgornja vsebina ne sme biti uporabljena v komercialne ali nezakonite namene, sicer uporabniki nosijo vse posledice. Informacije na tej strani prihajajo z interneta, spori glede avtorskih pravic pa nimajo nobene zveze s to stranjo. Zgornjo vsebino morate popolnoma izbrisati z računalnika v 24 urah po prenosu. Če vam je program všeč, podprite pristno programsko opremo, kupite registracijo in pridobite boljše pristne storitve. Če pride do kakršne koli kršitve, nas prosimo kontaktirajte po elektronski pošti.

Mail To:help@itsvse.com