RMSE均方根誤差學習筆記


1.均方根誤差它是觀測值與真值偏差的平方和觀測次數n比值的平方根,在實際測量中,觀測次數n總是有限的,真值只能用最可信賴(最佳)值來代.方根誤差對一組測量中的特大或特小誤差反映非常敏感,所以,均方根誤差能夠很好地反映出測量的精密度。均方根誤差,當對某一量進行甚多次的測量時,取這一測量列真誤差的均方根差(真誤差平方的算術平均值再開方),稱為標准偏差,以σ表示。σ反映了測量數據偏離真實值的程度,σ越小,表示測量精度越高,因此可用σ作為評定這一測量過程精度的標准。

                       Root mean square error (RMSE)+Pearson correlation coefficient (r)+Nash-Sutcliffe coefficient (E) - 雲卷雲舒 - 飛龍在天的小窩兒^_^

2.均方根值(RMS)也稱作為效值它的計算方法是先平方、再平均、然后開方。

                   均方根值(RMS)+ 均方根誤差(RMSE)+標准差(Standard Deviation) - 雲卷雲舒 - 飛龍在天的小窩兒^_^
3.標准差(Standard Deviation),標准差是方差的算術平方根,也稱均方差(mean square error),是各數據偏離平均數的距離的平均數,它是離均差平方和平均后的方根,用σ表示,標准差能反映一個數據集的離散程度
                    均方根值(RMS)+ 均方根誤差(RMSE)+標准差(Standard Deviation) - 雲卷雲舒 - 飛龍在天的小窩兒^_^


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