MSE(均方误差)、RMSE (均方根误差)、MAE (平均绝对误差) 1、MSE(均方误差)(Mean Square Error) MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。 范围[0,+∞),当预测值与真实值完全相同时为0,误差 ...
目录 残差平方和 SSE 计算公式 代码实现 均方误差 MSE 计算公式 代码实现 平均绝对误差 MAE 计算公式 代码实现 平均绝对百分比误差 MAPE 计算公式 代码实现 均方根误差 RMSE 计算公式 代码实现 决定系数 R R Square 计算公式 代码实现 李培冠博客 YReal 是真实的数据,YPred 是预测的数据。 残差平方和 SSE 计算公式 代码实现 均方误差 MSE 计算 ...
2020-08-03 19:20 3 15061 推荐指数:
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预测评价指标RMSE、MSE、MAE、MAPE、SMAPE 2019-02-21 10:50:31 手撕机 阅读数 10947 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC ...
1、MSE(均方误差)(Mean Square Error) MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。 范围[0,+∞),当预测值与真实值完全相同时为0,误差越大,该值越大。 2、 RMSE (均方根误差)(Root Mean Square Error ...
MAE、MSE、RMSE、MAPE(MAPD)这些都是常见的回归预测评估指标,重温下它们的定义和区别以及优缺点吧 MAE(Mean Absolute Error) 平均绝对误差 ...
https://blog.csdn.net/reallocing1/article/details/56292877 MSE: Mean Squared Error 均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值; MSE可以评价数据的变化程度,MSE的值越小 ...
1.MSE - 均方误差 \[MSE = \displaystyle\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}(y_i - \hat{y_i})^2 \] MSE是用 真实值 - 预测值 然后平方后求和平均,常用线性回归的损失函数。 在线性回归时我们希望损失函数最小,从而判断 ...
MSE: Mean Squared Error 均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值; MSE可以评价数据的变化程度,MSE的值越小,说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。 ...
代码: //获取day日的移动平均值function getEMA(data,day){ var arr = []; arr.push(data[0]); for(var i = 1;i < data.length;i++){ var a = 2/(day ...