Denna artikel är en spegelartikel om maskinöversättning, klicka här för att hoppa till originalartikeln.

Utsikt: 1313|Svar: 3

RMSE, MSE, MAE, SD kort introduktion

[Kopiera länk]
Publicerad den 2025-2-20 14:09:48 | | | |
RMSE (Root Mean Square Error)

Mäter avvikelsen mellan observationer och sanna värden.

Den används ofta som ett mått på de prediktiva resultaten i maskininlärningsmodeller.



MSE (medelkvadrat fel) medelkvadratfel

MSE är kvadraten av skillnaden mellan det sanna värdet och det förutsagda värdet, och summeras och medelvärdes.

Det är bekvämt att härleda genom kvadratformen, så det används ofta som en förlustfunktion i linjär regression. Ju lägre MSE-värde, desto bättre noggrannhet är prognosmodellen i beskrivningen av experimentdata.



MAE (Mean Absolute Error) medel absolut fel

är medelvärdet av det absoluta felet.

Det kan bättre spegla den faktiska situationen för felet i det förutsagda värdet.



SD (standardavvikelse) standardavvikelse

Aritmetisk medelvärdesrot av varians.

Används för att mäta graden av diskretisering av en uppsättning värden.





Föregående:WeChat mini-programmet delar H5-sidan i WebView
Nästa:AMD: JA! ROCm och HIP SDK introduceras kortfattat
 Hyresvärd| Publicerad den 2025-2-20 14:37:07 |
MSE (medelkvadrat fel) beräknas med medelkvadratfel

Python-versionen

.NET/C#-versionen (båda implementationerna)



 Hyresvärd| Publicerad den 2025-2-20 14:43:08 |
Math.NET statistisk funktionsklass

Math.NET de grundläggande statistiska klasserna och deras funktioner i namnrymden MathNet.Numerics.Statistics introduceras enligt följande, och metoderna i statiska klasser kan i princip användas direkt som utökade metoder:

1. Statistikklass, grundläggande datamängdstatistik, såsom minimum, maximum, medelvärde, populationsvarians, standardavvikelse, etc. För statiska klasser, observera att Statistik är en övergripande statistisk klass, och många av dess funktioner kallas separat beroende på datamängdens typ.

2. StreamingStatistics, statisk klass, är statistiken för strömmande dataset, lämplig för vissa stora datamängder, kan inte läsas in i minnet samtidigt;

3. ArrayStatistics, en statisk klass, är en statistisk klass av vanliga osorterade arraydataset, som laddas i minnet samtidigt, så det är mer praktiskt att beräkna.

4. SortedArrayStatistics, en statisk klass, är statistiken för en sorterad arraydataset;

5. DescriptiveStatistics, en icke-statisk klass, har en liknande funktion som Statistikklassen, men skillnaden är att Statistik är en statisk metod, beräknad en och en, och när klassen initieras kan alla indikatorer beräknas samtidigt och erhållas direkt genom attribut.

6. RunningStatistics, den icke-statiska klassen, har liknande funktioner som Statistikklassen, men tillåter att data dynamiskt uppdateras och beräknas igen;

Hänvisning:

Inloggningen med hyperlänken är synlig.
Inloggningen med hyperlänken är synlig.
Inloggningen med hyperlänken är synlig.
 Hyresvärd| Publicerad den 2025-2-20 14:48:23 |
RMSE (Root Mean Square Error)

Python-versionen

.NET/C#-versionen

Som visas nedan:



Friskrivning:
All programvara, programmeringsmaterial eller artiklar som publiceras av Code Farmer Network är endast för lärande- och forskningsändamål; Ovanstående innehåll får inte användas för kommersiella eller olagliga ändamål, annars kommer användarna att bära alla konsekvenser. Informationen på denna sida kommer från internet, och upphovsrättstvister har inget med denna sida att göra. Du måste helt radera ovanstående innehåll från din dator inom 24 timmar efter nedladdning. Om du gillar programmet, vänligen stöd äkta programvara, köp registrering och få bättre äkta tjänster. Om det finns något intrång, vänligen kontakta oss via e-post.

Mail To:help@itsvse.com