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                                                  是基础的评估方法,后面的方法一般以此为参考对比优劣. MSE(Mean Square Error) 平均平方差                                                  

原文地址 ?传送门 对于回归预测结果,通常会有平均绝对误差.平均绝对百分比误差.均方误差等多个指标进行评价.这里,我们先介绍最常用的3个: 平均绝对误差(MAE) 就是绝对误差的平均值,它的计算公式如下: M A E ( y , y ^ ) = 1 n ( ∑ i = 1 n ∣ y − y ^ ∣ ) MAE(y,\hat{y}) = \frac{1}{n}(\sum_{i = 1}^{n}\left | y - \hat{y} \right |) MAE(y,y^​)=n1​(i=1∑n​∣

在上一个博客中,我们构建了随机森林温度预测的基础模型,并且研究了特征重要性. 在这个博客中,我们将从两方面来研究数据对预测结果的影响 第一方面:特征不变,只增加样本的数据 第二方面:增加特征数,增加样本的数据 1.sns.pairplot 画出两个变量的关系图,用于研究变量之间的线性相关性,sns.pattle([color]) 用于设置调色板, 有点像scatter_matrix 2.MSE   round(abs(pred - test_y).mean(), 2)  研究预测值与真实值之差的

时序分析会用到的函数 函数 程序包 用途 ts() stats 生成时序对象 plot() graphics 画出时间序列的折线图 start() stats 返回时间序列的开始时间 end() stats 返回时间序列的结束时间 frequency() stats 返回时间序列中时间点的个数 window() stats 对时序对象取子集 ma() forecast 拟合一个简单的移动平均模型 stl() stats 用LOESS光滑将时序分解为季节项.趋势项和随机项 monthplot()

https://www.zybuluo.com/Dounm/note/1031900 GBDT算法详解 http://mlnote.com/2016/10/05/a-guide-to-xgboost-A-Scalable-Tree-Boosting-System/ XGboost: A Scalable Tree Boosting System论文及源码导读 2016/10/29XGboost核心源码阅读 2016/10/05XGboost: A Scalable Tree Boosting S

以下信息均来自官网 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 损失函数的使用 损失函数(或称目标函数.优化评分函数)是编译模型时所需的两个参数之一: model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') from keras import losses mode

上篇<神器の争>主要是介绍Prophet的特点以及prophet入门的一些注意事项,但离真正的实际运用还有段距离.本篇主要讲解实际运用中Prophet调参的主要步骤以及一些本人实际经验. 一 参数理解篇 class Prophet(object): def __init__( self, growth='linear', changepoints=None, n_changepoints=25, changepoint_range=0.8, yearly_seasonality='auto',

最近在搞异常检测相关的工作,因此调研了业界常用的异常检测系统.通过查阅相关资料,发现业界对雅虎开源的EGADS系统评价比较高,其git项目已有980个star.这周阅读了项目的源码,梳理了系统框架的基本处理流程,整理成这篇文章.现分享给大家,希望对想了解EGADS系统工作原理的同学有所帮助. 1. 简介 EGADS (Extensible Generic Anomaly Detection System 可扩展通用的异常检测系统) 是雅虎开源的java库,用于自动检测大规模时序数据中的异常.它包

from fbprophet.diagnostics import performance_metrics df_p = performance_metrics(df_cv) df_p.head()   horizon mse rmse mae mape coverage 3297 37 days 0.481970 0.694241 0.502930 0.058371 0.673367 35 37 days 0.480991 0.693535 0.502007 0.058262 0.675879

RMSE Root Mean Square Error,均方根误差 是观测值与真值偏差的平方和与观测次数m比值的平方根. 是用来衡量观测值同真值之间的偏差 MAE Mean Absolute Error ,平均绝对误差 是绝对误差的平均值 能更好地反映预测值误差的实际情况. 标准差 Standard Deviation ,标准差 是方差的算数平方根 是用来衡量一组数自身的离散程度 RMSE与标准差对比:标准差是用来衡量一组数自身的离散程度,而均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差,它们的研究

mae():平均绝对误差 mse:均方误差 sse:误差平方和

分类问题的评价指标是准确率,那么回归算法的评价指标就是MSE,RMSE,MAE.R-Squared. MSE和MAE适用于误差相对明显的时候,大的误差也有比较高的权重,RMSE则是针对误差不是很明显的时候:MAE是一个线性的指标,所有个体差异在平均值上均等加权,所以它更加凸显出异常值,相比MSE: RMSLE: 主要针对数据集中有一个特别大的异常值,这种情况下,data会被skew,RMSE会被明显拉大,这时候就需要先对数据log下,再求RMSE,这个过程就是RMSLE.对低估值(under-p

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,说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度.   MSE=1N∑t=1N(observedt−predictedt)2 MSE=1N∑t=1N(observedt−predictedt)2 RMSE  均方误差:均方根误差是均方误差的

来源:https://blog.csdn.net/capecape/article/details/78623897 RMSE Root Mean Square Error, 均方根误差是观测值与真值偏差的平方和与观测次数 m 比值的平方根.是用来衡量观测值同真值之间的偏差MAE Mean Absolute Error ,平均绝对误差是绝对误差的平均值能更好地反映预测值误差的实际情况.标准差 Standard Deviation ,标准差是方差的算数平方根是用来衡量一组数自身的离散程度 RMSE

波士顿房价预测 首先这个问题非常好其实要完整的回答这个问题很有难度,我也没有找到一个完整叙述这个东西的资料,所以下面主要是结合我自己的理解和一些资料谈一下r^2,mean square error 和 mean absolute error.可能不是很完整,供参考 MSE 这个应用应该是最广的,因为他能够求导,所以经常作为loss function.计算的结果就是你的预测值和真实值的差距的平方和. MAE 这个用的不是上面的平方项了,而是用了绝对值项. R^2 看公式其实不难发现,它和MSE是有

一.MSE.RMSE.MAE 思路:测试数据集中的点,距离模型的平均距离越小,该模型越精确 # 注:使用平均距离,而不是所有测试样本的距离和,因为距离和受样本数量的影响 1)公式: MSE:均方误差 RMSE:均方根误差 MAE:平均绝对误差 二.具体实现 1)自己的代码 import numpy as np from sklearn.metrics import r2_score class SimpleLinearRegression: def __init__(self): ""

SAD(Sum of Absolute Difference)=SAE(Sum of Absolute Error)即绝对误差和 SATD(Sum of Absolute Transformed Difference)即hadamard变换后再绝对值求和 SSD(Sum of Squared Difference)=SSE(Sum of Squared Error)即差值的平方和 MAD(Mean Absolute Difference)=MAE(Mean Absolute Error)即平均绝

衡量线性回归法的指标:MSE, RMSE和MAE 举个栗子: 对于简单线性回归,目标是找到a,b 使得尽可能小 其实相当于是对训练数据集而言的,即 当我们找到a,b后,对于测试数据集而言 ,理所当然,其衡量标准可以是 但问题是,这个衡量标准和m相关. (当10000个样本误差累积是100,而1000个样本误差累积却达到了80,虽然80<100,但我们却不能说第二个模型优于第一个) 改进==> 对式子除以m,使得其与测试样本m无关  ->  但又有一个问题,之前算这个公式时为了保证其每项为

转载:https://mp.weixin.qq.com/s/Xbi5iOh3xoBIK5kVmqbKYA https://baijiahao.baidu.com/s?id=1611951775526158371&wfr=spider&for=pc 无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点.损失函数(Loss Function)是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度.我们的目标就是最小化损失函数,让 f(x) 与 y 尽量接近.通常可以使用梯度下降

目录 机器学习基础 1. 概率和统计 2. 先验概率(由历史求因) 3. 后验概率(知果求因) 4. 似然函数(由因求果) 5. 有趣的野史--贝叶斯和似然之争-最大似然概率(MLE)-最大后验概率(MAE)-贝叶斯公式 总结:先验概率 后验概率以及似然函数的关系 机器学习基础 1. 概率和统计 概率(probabilty)和统计(statistics)看似两个相近的概念,其实研究的问题刚好相反. 顾名思义: 概率研究的问题是,已知一个模型和参数,怎么去预测这个模型产生的结果的特性(例如均值,方