Bu makale makine çevirisi ayna makalesidir, orijinal makaleye geçmek için lütfen buraya tıklayın.

Architect_Programmer_Code Tarım Ağı»Mimar › Programlama › Teknik sohbet › RMSE, MSE, MAE, SD kısa giriş
Görünüm: 1313|Yanıt: 3

RMSE, MSE, MAE, SD kısa giriş

[Bağlantıyı kopyala]
2025-2-20 tarihinde 14:09:48 tarihinde yayınlandı | | | |
RMSE (Kök Ortalama Kare Hatası)

Gözlemler ile gerçek değerler arasındaki sapmayı ölçür.

Genellikle makine öğrenimi modellerinin öngörücü sonuçlarının ölçüsü olarak kullanılır.



MSE (Ortalama Kare Hatası) anlamına gelen kare hatası

MSE, gerçek değer ile tahmin edilen değer arasındaki farkın karesidir ve ardından toplalıp ortalanır.

Kare biçimiyle türetilmesi kolaydır, bu yüzden genellikle doğrusal regresyonun kayıp fonksiyonu olarak kullanılır. MSE değeri ne kadar düşükse, tahmin modelinin deneysel verileri tanımlamadaki doğruluğu o kadar iyi olur.



MAE (Ortalama Mutlak Hata) mutlak hata anlamına gelir

mutlak hatanın ortalamasıdır.

Tahmin edilen değerin hatasının gerçek durumunu daha iyi yansıtabilir.



SD (Standart Sapma) standart sapması

Aritmetik ortalama varyans kökünü.

Bir değer kümesinin ayrıklaştırma derecesini ölçmek için kullanılır.





Önceki:WeChat mini programı, H5 sayfasını WebView'da paylaşıyor
Önümüzdeki:AMD EVET! ROCm ve HIP SDK kısa süreliğine tanıtıldı

İlgili Yazılar
 Ev sahibi| 2025-2-20 tarihinde 14:37:07 tarihinde yayınlandı |
MSE (Ortalama Kare Hatası), ortalama kare hatasına göre hesaplanır

Python versiyonu

.NET/C# sürümü (her iki uygulama)



 Ev sahibi| 2025-2-20 tarihinde 14:43:08 tarihinde yayınlandı |
Math.NET istatistiksel fonksiyon sınıfı

Math.NET MathNet.Numerics.Statistics isim alanındaki temel istatistiksel sınıflar ve işlevleri aşağıdaki şekilde tanıtılır ve statik sınıflardaki yöntemler temelde doğrudan genişletilmiş yöntem olarak kullanılabilir:

1. İstatistik sınıfı, temel veri seti istatistikleri; minimum, maksimum, ortalama, popülasyon varyansı, standart sapma vb. gibi. Statik sınıflar için, İstatistiklerin genel bir istatistiksel sınıf olduğunu ve birçok fonksiyonunun veri seti türüne göre ayrı çağrıldığını unutmayın.

2. StreamingStatistics, statik sınıf, akış veri setlerinin istatistikleridir ve bazı büyük veri setleri için uygundur, ancak aynı anda hafızaya okunamaz;

3. ArrayStatistics, statik bir sınıf olup, sıralanmamış dizi veri setlerinin istatistiksel bir örneğidir ve aynı anda belleğe yüklenir, bu yüzden hesaplama daha pratik olur.

4. SortedArrayStatistics statik bir sınıftır ve sıralanmış bir dizi veri setinin istatistikleridir;

5. DescriptiveStatistics, statik olmayan bir sınıf olup, İstatistik sınıfına benzer bir işlev taşır, ancak fark şu ki, İstatistik statik bir yöntemdir, tek tek hesaplanır ve sınıf başlatıldığında, tüm göstergeler aynı anda hesaplanabilir ve doğrudan nitelikler aracılığıyla elde edilebilir.

6. RunningStatistics, statik olmayan sınıf, Statistics sınıfına benzer işlevlere sahiptir, ancak verilerin dinamik olarak güncellenip tekrar hesaplanmasına olanak tanır;

Referans:

Bağlantı girişi görünür.
Bağlantı girişi görünür.
Bağlantı girişi görünür.
 Ev sahibi| 2025-2-20 tarihinde 14:48:23 tarihinde yayınlandı |
RMSE (Kök Ortalama Kare Hatası)

Python versiyonu

.NET/C# sürümü

Aşağıda gösterildiği gibi:



Feragatname:
Code Farmer Network tarafından yayımlanan tüm yazılım, programlama materyalleri veya makaleler yalnızca öğrenme ve araştırma amaçları içindir; Yukarıdaki içerik ticari veya yasa dışı amaçlarla kullanılamaz, aksi takdirde kullanıcılar tüm sonuçları ödemelidir. Bu sitedeki bilgiler internetten alınmakta olup, telif hakkı anlaşmazlıklarının bu siteyle hiçbir ilgisi yoktur. Yukarıdaki içeriği indirmeden sonraki 24 saat içinde bilgisayarınızdan tamamen silmelisiniz. Programı beğendiyseniz, lütfen orijinal yazılımı destekleyin, kayıt satın alın ve daha iyi orijinal hizmetler alın. Herhangi bir ihlal olursa, lütfen bizimle e-posta yoluyla iletişime geçin.
Mail To:help@itsvse.com