本文轉自:mse、rmse、mae、r2指標的總結以及局限性 衡量線性回歸法的指標:MSE, RMSE和MAE 舉個栗子: 對於簡單線性回歸,目標是找到a,b 使得 盡可能小 其實相當於是對訓練數據集而言的,即 當我們找到a,b后,對於測試數據 ...
TSS: Total Sum of Squares 總離差平方和 因變量的方差 RSS: Residual Sum of Squares 殘差平方和 由誤差導致的真實值和估計值之間的偏差平方和 Sum Of Squares Due To Error ESS: Explained Sum of Squares 回歸平方和 被模型解釋的方差 Sum Of Squares Due To Regressi ...
2019-03-29 16:31 0 6728 推薦指數:
本文轉自:mse、rmse、mae、r2指標的總結以及局限性 衡量線性回歸法的指標:MSE, RMSE和MAE 舉個栗子: 對於簡單線性回歸,目標是找到a,b 使得 盡可能小 其實相當於是對訓練數據集而言的,即 當我們找到a,b后,對於測試數據 ...
衡量線性回歸法的指標:MSE, RMSE和MAE 舉個栗子: 對於簡單線性回歸,目標是找到a,b 使得盡可能小 其實相當於是對訓練數據集而言的,即 當我們找到a,b后,對於測試數據集而言 ,理所當然,其衡量標准可以是 但問題是,這個衡量標准和m相關。 (當10000個樣本誤差累積 ...
在回歸任務(對連續值的預測)中,常見的評估指標(Metric)有:平均絕對誤差(Mean Absolute Error,MAE)、均方誤差(Mean Square Error,MSE)、均方根誤差(Root Mean Square Error,RMSE)和平均絕對百分比誤差(Mean ...
一、MSE、RMSE、MAE 思路:測試數據集中的點,距離模型的平均距離越小,該模型越精確 # 注:使用平均距離,而不是所有測試樣本的距離和,因為距離和受樣本數量的影響 1)公式: MSE:均方誤差 RMSE:均方根誤差 MAE ...
回歸平方和 ESS,殘差平方和 RSS,總體平方和 TSS 殘差平方和越小,自變量與因變量之間的相關性越好 總變差(TSS):被解釋變量Y的觀測值與其平均值的離差平方和(總平方和)(說明 Y 的總變動程度) 解釋了的變差(ESS):被解釋變量Y ...
前言 分類問題的評價指標是准確率,那么回歸算法的評價指標就是MSE,RMSE,MAE、R-Squared。下面一一介紹 均方誤差(MSE) MSE (Mean Squared Error)叫做均方誤差。看公式 ...
簡書 原作者 skullfang https://www.jianshu.com/p/9ee85fdad150 https://blog.csdn.net/zrh_CSDN/article/details/81190001 分類問題的評價指標是准確率,那么回歸算法的評價指標就是MSE,RMSE ...
分類問題的評價指標是准確率,那么回歸算法的評價指標就是MSE,RMSE,MAE、R-Squared。 MSE和MAE適用於誤差相對明顯的時候,大的誤差也有比較高的權重,RMSE則是針對誤差不是很明顯的時候;MAE是一個線性的指標,所有個體差異在平均值上均等加權 ...