MSE與MAE的區別與選擇
MSE與MAE的區別與選擇 （摘自簡書請不要問我是誰） 1.均方誤差（也稱L2損失） 均方誤差(MSE)是最常用的回歸損失函數，計算方法是求預測值與真實值之間距離的平方和，公式如圖。 2.平均絕對值誤差（也稱L1損失 ...
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轉載：https://mp.weixin.qq.com/s/Xbi5iOh3xoBIK5kVmqbKYA https://baijiahao.baidu.com/s?id=1611951775526 ...
MTALAB——神經網絡mae()、mse()、sse()
mae():平均絕對誤差 mse：均方誤差 sse：誤差平方和 ...
可決系數R^2和MSE，MAE，SMSE
波士頓房價預測 首先這個問題非常好其實要完整的回答這個問題很有難度，我也沒有找到一個完整敘述這個東西的資料，所以下面主要是結合我自己的理解和一些資料談一下r^2，mean square error 和 mean absolute error。可能不是很完整，供參考 MSE 這個應用 ...
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MSE（均方誤差）、RMSE （均方根誤差）、MAE （平均絕對誤差） 1、MSE（均方誤差）（Mean Square Error） MSE是真實值與預測值的差值的平方然后求和平均。 范圍[0,+∞)，當預測值與真實值完全相同時為0，誤差 ...
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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 ...
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