Ця стаття є дзеркальною статтею машинного перекладу, будь ласка, натисніть тут, щоб перейти до оригінальної статті.

Architect_Programmer_Code Сільськогосподарська мережа»Архітектор › Програмування › Технічний чат › Короткий вступ RMSE, MSE, MAE, SD
Вид: 1313|Відповідь: 3

Короткий вступ RMSE, MSE, MAE, SD

[Копіювати посилання]
Опубліковано 2025-2-20 14:09:48 | | | |
RMSE (коренева середня квадратична помилка)

Вимірює відхилення між спостереженнями та істинними значеннями.

Його часто використовують як міру прогнозних результатів моделей машинного навчання.



Середня квадратична похибка MSE (Середня квадратична похибка)

MSE — це квадрат різниці між істинним і прогнозованим значенням, а потім сумується і усереднюється.

Зручно виводити за формою квадрата, тому його часто використовують як функцію втрат у лінійній регресії. Чим нижче значення MSE, тим краща точність моделі прогнозування при описі експериментальних даних.



MAE (Середня абсолютна похибка) означає абсолютну похибку

— середнє значення абсолютної похибки.

Вона краще відображає реальну ситуацію з похибкою прогнозованого значення.



Стандартне відхилення стандарту SD (Стандартне відхилення)

Арифметичний середній корінь дисперсії.

Використовується для вимірювання ступеня дискретизації набору значень.





Попередній:Міні-програма WeChat ділиться сторінкою H5 у WebView
Наступний:І ТАК! ROCm і HIP SDK коротко представлені

Пов'язані дописи
 Орендодавець| Опубліковано 2025-2-20 14:37:07 |
MSE (середня квадратична похибка) обчислюється за середньою квадратичною похибкою

Версія для Python

Версія .NET/C# (обидві реалізації)



 Орендодавець| Опубліковано 2025-2-20 14:43:08 |
Math.NET клас статистичної функції

Math.NET базові статистичні класи та їхні функції у просторі назв MathNet.Numerics.Statistics представлені наступним чином, а методи у статичних класах можна використовувати безпосередньо як розширені методи:

1. Клас статистики, базова статистика наборів даних, така як мінімум, максимум, середнє, дисперсія популяції, стандартне відхилення тощо. Для статичних класів зверніть увагу, що статистика є загальним статистичним класом, і багато її функцій називаються окремо залежно від типу набору даних.

2. StreamingStatistics, статичний клас, — це статистика потокових наборів даних, придатна для деяких великих наборів даних, яка не може бути зчитувана в пам'ять одночасно;

3. ArrayStatistics, статичний клас, — це статистика звичайних невідсортованих масивів, які завантажуються в пам'ять одночасно, тому їх зручніше обчислювати.

4. SortedArrayStatistics, статичний клас, — це статистика відсортованого масиву даних;

5. DescriptiveStatistics, нестатичний клас, має подібну функцію до класу статистики, але різниця в тому, що статистика — це статичний метод, який обчислюється по черзі, і коли клас ініціалізується, всі індикатори можна обчислити одночасно і отримати безпосередньо через атрибути.

6. RunningStatistics, нестатичний клас, має подібні функції до класу Статистика, але дозволяє динамічно оновлюватися та знову обчислювати дані;

Посилання:

Вхід за гіперпосиланням видно.
Вхід за гіперпосиланням видно.
Вхід за гіперпосиланням видно.
 Орендодавець| Опубліковано 2025-2-20 14:48:23 |
RMSE (коренева середня квадратична помилка)

Версія для Python

Версія .NET/C#

Як показано нижче:



Застереження:
Усе програмне забезпечення, програмні матеріали або статті, опубліковані Code Farmer Network, призначені лише для навчання та досліджень; Вищезазначений контент не повинен використовуватися в комерційних чи незаконних цілях, інакше користувачі несуть усі наслідки. Інформація на цьому сайті надходить з Інтернету, і спори щодо авторських прав не мають до цього сайту. Ви повинні повністю видалити вищезазначений контент зі свого комп'ютера протягом 24 годин після завантаження. Якщо вам подобається програма, будь ласка, підтримуйте справжнє програмне забезпечення, купуйте реєстрацію та отримайте кращі справжні послуги. Якщо є будь-яке порушення, будь ласка, зв'яжіться з нами електронною поштою.
Mail To:help@itsvse.com