機器學習：衡量線性回歸法的指標（MSE、RMSE、MAE、R Squared）
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 ...
原文：深度學習：MAE 和 RMSE 詳解
https: blog.csdn.net nanhuaibeian article details 平均絕對誤差MAE mean absolute error 和均方根誤差 RMSE root mean squared error 是衡量變量精度的兩個最常用的指標，同時也是機器學習中評價模型的兩把重要標尺。那兩者之間的差異在哪里 它對我們的生活有什么啟示 文章目錄 一 定義 二 比較 三 應用 一 ...
2020-11-26 17:12 0 570 推薦指數：
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