RMSE

Kaggle商店销售预测

项目评估要求将均方根误差（RMSE）作为评估提交的度量指标；真实销售量被限制在[0,20]范围以内。
科学技术爱好者·2019-04-25 11:43

线性回归算法梳理

机器学习的一些概念监督式学习无监督的学习泛化能力过拟合欠拟合交叉验证2.线性回归的原理理论模型数据和估计3.线性回归损失函数、代价函数、目标函数损失函数代价函数目标函数4.优化方法梯度下降法牛顿法拟牛顿法5.线性回归的评估指标均方误差（MSE）均方根误差（RMSE
jura666·2019-03-29 21:12

RMSE，R2 ，SSE，MSE的定义

[模型检验指标]RMSE:很大可能是因为数据的数值本身很大，比如单位选取之类都会影响它的大小。
Panpan Wei·2019-03-14 15:12

机器学习概念回顾、精确率、召回率、F1-score、准确率、AUC、ROC曲线

很久没有温习机器学习的算法了，还是容易将一些基本的概念给弄混，那么本次回顾一下机器学习模型中的评估方式：对于回归问题来说，我们能够采用MSE、MAE、RMSE、R方的方式去衡量我们实际值与预测值之间的差距
奔向算法的喵·2019-03-04 21:25

单变量线性回归实现波士顿房价预测

2、回归算法的评价指标有MSE，RMSE，MAE、R-Squared：MSE均方误差：MAE平均绝对误差：RMSE均方根误差：可决系数（拟合优度）3.代码实现#导入用到的库i
德胜coding·2019-03-03 23:07

线性回归——波士顿房价预测

波士顿放假预测回归算法的评价指标有MSE，RMSE，MAE、R-Squared，下面一一介绍。
hyh342284181·2019-03-03 22:10

波士顿房价预测

回归算法评价指标MSE，RMSE，MAE、R2代码#导入用到的库importsklearn.datasetsasdatas
Guoliang Li·2019-03-03 19:22

机器学习——性能评估指标

score1.3AUC与ROC1.3.1ROC曲线1.3.2AUC值1.3.3为什么使用ROC和AUC2.回归算法的性能评估指标2.1平均绝对误差（MAE）2.2平均平方误差（MSE）2.3均方根误差（RMSE
JoJoSIR·2019-03-03 15:43

0303简单线性回归-基于波士顿房产数据集

1、回归算法的评价指标有MSE，RMSE，MAE、R-Squared，下面一一介绍。
Guiabbey·2019-03-03 15:06

预测评价指标RMSE、MSE、MAE、MAPE、SMAPE

假设：预测值：y^={y1^,y2^,...,yn^}\mathbf{\hat{y}}=\{\hat{y_1},\hat{y_2},...,\hat{y_n}\}y^={y1^,y2^,...,yn^}真实值：y={y1,y2,...,yn}\mathbf{y}=\{y_1,y_2,...,y_n\}y={y1,y2,...,yn}MSE均方误差（MeanSquareError）MSE=1n∑i=
手撕机·2019-02-21 10:31

【机器学习】模型评估（precision、recall、f1，ROC）

文章目录偏斜类评估指标定义准确率（Accuracy）精确率（Precision）召回率（Recall）PR曲线$F_1$Score(Fscore)平均绝对误差MAE平方根误差RMSE平均绝对百分比误差MAPEROC
Mankind_萌凯·2018-12-27 10:58

机器学习中MSE、MAE、RMSE的python实现

target=[1.5,2.1,3.3,-4.7,-2.3,0.75]prediction=[0.5,1.5,2.1,-2.2,0.1,-0.5]error=[]foriinrange(len(target)):error.append(target[i]-prediction[i])print("Errors:",error)print(error)squaredError=[]absError
fsfsfsdfsdfdr·2018-12-15 15:03

load_model 如何导入自定义的loss 函数

load_model("model.h5")出错，错误如下ValueError:Unknownlossfunction:root_mean_squared_error原因：训练模型时的loss函数是自己定义的RMSE
泡泡_e661·2018-11-02 00:15

推荐系统之基于邻域的协同过滤

1.分类及度量1、评分预测：预测用户对物品的评分，用RMSE和MAE做度量2、TopN推荐：给出个性化推荐列表，预测准确率通过准确率（推荐列表中被用户点击的商品/推荐列表中所有商品）/召回率度量（推荐列表中被用户点击的商品
小白白白又白cdllp·2018-10-31 21:49

三个评价线性回归算法的标准MSE、RMSE、MAE

对于线性回归算法：上面的衡量标准是与样本数m有关的对于均方误差(MSE)来说还有一个量纲上的问题，改进后会得到均方根误差（RMSE）以上就是三个评价线性回归算法的标准mean_squared_error
生命的呼喊·2018-10-06 10:37

【学习笔记】 神经网络简介

原文希望我们把RMSE压到110以下，我这里验证集的RMSE115左右，因随机数种子最低降到过112左右，在设定好种子的情况下seed(1)验证集的rmse在116左右。
Canon__·2018-10-01 14:22

常用度量--MAE(平均绝对误差)和RMSE(均方根误差)

常用度量–MAE(平均绝对误差)和RMSE(均方根误差)  MAE和RMSE是关于连续变量的两个最普遍的度量标准。
whitenightwu·2018-09-29 10:53

【学习笔记】逻辑回归的损失函数

关于RMSE的问题我们以后再谈。
Canon__·2018-09-25 00:27

【转】分类/回归模型评估—ROC,AUC,RMSE等指标/调参—Grid Search

看到此篇文章内容干货较多，转载过来学习。链接：https://www.52ml.net/20410.html参考：https://blog.csdn.net/shenxiaoming77/article/details/72626218https://blog.csdn.net/pacosonswjtu/article/details/56871762模型评估的方法一般情况来说，F1评分或者R平方
Doris_H_n_q·2018-09-22 12:40

获取并计算Excel两列的RMSE（python）

预测代码里只计算了测试集的rmse，得出额外预测值后，想要和刚刚从台站获取的真实值做对比，计算一下误差，又不愿意在预测程序里添加代码，但Excel的计算确实不是很懂，只能新开一个py单独计算：importmathimportxlrdfromsklearn.metricsimportmean_squared_error
AxeChen·2018-09-18 10:07

常用符号的解释

2.RMSE（RootMeanSquareError），均方根误差，√[∑di^2/n]，式中：n为测量次数；di为一
Manda_bin·2018-08-29 15:40

RMSE（均方根误差）、MSE（均方误差）、MAE（平均绝对误差）、SD（标准差）

RMSE（RootMeanSquareError）均方根误差衡量观测值与真实值之间的偏差。常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。
敲代码的quant·2018-08-24 20:10

机器学习中的性能度量

Meansquarederror,MSE）E(f;D)=1m∑i=1m(f(xi)−yi)2E(f;D)=1m∑i=1m(f(xi)−yi)2均方根误差（Root-Mean-Squared-Error,RMSE
Shingle_·2018-08-24 13:30

First ML Project Procedure

评判标准RootMeanSquareError(RMSE)：均方根误差MeanAbsoluteError（MAE）：绝对平均误差检查假设记录所有的假设，标准，定义等。
源代码_SC·2018-08-20 09:53

RSME,MSE,R2等指标的解释与思考

最近做一个算法，直接算法中就计算了一个叫做RMSE的值，开始出来我以为是准确率，类似于，clf.score，后来想想好像不对，所以就看来一些文章来研究了一下这些的含义。
Einsam0·2018-08-15 15:37

RMSE 和 R^2

SSE该统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和MSE(均方差)=SSE/n该统计参数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值RMSE(均方根)该统计参数，也叫回归系统的拟合标准差，是
大胖头leo·2018-07-30 11:05

回顾及总结--评价指标（分类指标）。

评价指标大概有1、回归的有：RMSE(平方根误差)、MAE（平均绝对误差）、MSE(平均平方误差)、Coefficientofdetermination(决定系数)。
楚琪仔·2018-07-23 09:09

回顾及总结--评价指标（回归指标）

评价指标大概有1、回归的有：RMSE(平方根误差)、MAE（平均绝对误差）、MSE(平均平方误差)、Coefficientofdetermination(决定系数)。
楚琪仔·2018-07-19 11:18

Python实现回归算法的衡量指标计算：MSE/RMSE/MAE/R^2

在本文中，通过Python实现MSE/RMSE/MAE/R^2的计算，而非简单调用sklearn.metrics中的方法。
Genius9_9·2018-07-16 18:39

非线性系统的积分

衡量跟踪效果的指标：RMSE1.目标跟踪模型【040】飞行器以未
changshen_xu·2018-07-08 10:29

非线性系统的积分

衡量跟踪效果的指标：RMSE1.目标跟踪模型【040】飞行器以未
changshen_xu·2018-07-08 10:29

均方根误差（RMSE），平均绝对误差(MAE)，标准差(Standard Deviation)；平均值、标准差、相关系数、回归线及最小二乘法

均方根误差（RMSE），平均绝对误差(MAE)，标准差(StandardDeviation)RMSERootMeanSquareError,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。
Laru__·2018-06-21 15:42

均方根误差（RMSE），平均绝对误差(MAE)，标准差(Standard Deviation)的对比

转自：https://blog.csdn.net/capecape/article/details/78623897RMSERootMeanSquareError,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MAEMeanAbsoluteError，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StandardDeviati
Candy_GL·2018-06-06 15:52

机器学习中常用的误差指标

$$MSE=\frac{1}{N}\sum_{t=1}^{N}(\text{observed}-\text{predicted})^{2}$$RMSE均方根误差：RootMeanSquareError预测值和真实值偏差的平方和与观测次数之比的平方根
冯轩·2018-05-08 18:16

均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)

均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)本博客转载自：https://blog.csdn.net/reallocing1/article/details/56292877MSE
Allenlzcoder·2018-05-06 20:58

统计参数 SSE,MSE,RMSE,R-square 详解

原文章地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_628033fa0100kjjy.html在学习线性回归的过程中，遇到下面几个名词：SSE(和方差、误差平方和)：ThesumofsquaresduetoerrorMSE(均方差、方差)：MeansquarederrorRMSE(均方根、标准差)：RootmeansquarederrorR-square(确定系数)：Coef
一窗星乱银河静·2018-04-24 17:05

MATLAB神经网络训练性能函数

MATLAB神经网络训练性能函数（NeuralNetworkToolboxPerformanceFunctions）有：方差、标准差(均方差)：均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)：均方根值(RMS
C_xxy·2018-03-21 19:02

数据统计中SSE MSE RMSE R-square指标讲解

SSE(和方差、误差平方和)：ThesumofsquaresduetoerrorMSE(均方差、方差)：MeansquarederrorRMSE(均方根、标准差)：RootmeansquarederrorR-square(确定系数)：CoefficientofdeterminationAdjustedR-square：Degree-of-freedomadjustedcoefficientofde
傲龙残雪·2018-03-14 20:54

RMSE、MAPE、准确率、召回率、F1、ROC、AUC数据挖掘中的性能指标总结

RMSE(rootmeansquareerror)均方根误差单纯统计误差的值。MAPE(meanabsolutepercentageerror)平均百分比误差存在一个和原始数据相比较的过程。
ge_nius·2018-03-06 16:07

回归模型效果评估系列2-MAE、MSE、RMSE、MAPE(MAPD)

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(MeanAbsoluteError)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
2BiTT·2018-03-01 16:00

回归评价指标MSE、RMSE、MAE、R-Squared

前言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。下面一一介绍均方误差（MSE）MSE（MeanSquaredError）叫做均方误差。
方naoke·2018-01-19 15:34

R语言笔记之模型评估度量

1.回归模型评估度量回归模型的表现度量方式：RMSE：均方误差平方根校正R^2：对原始R^2的改进Cp：在训练集的RSS上加上惩罚AIC和BIC:基于最大似然值，对参数进行惩罚2.分类模型评估度量分类是指对给定观测样本预测其所属类别
鲁鲁酱1996·2018-01-13 17:47

RMS，RMSE以及SD

本次分享几个容易混淆的量，分别为：RMS:均方根值RMSE:均方根误差StandardDeviation:标准差下面给出三个量的表达公式：均方根值$$X_{rms}=\sqrt{\frac{\sum_{
Bioconductor·2017-12-04 03:38

均方根误差（RMSE），平均绝对误差(MAE)，标准差(Standard Deviation)的对比

MAEMeanAbsoluteError，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StandardDeviation，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
capecape·2017-11-24 13:44

评估目标之RMSE，MAP，NDCG

evaluationmetrics1.MSEMSE(meansquareerror,均方误差）是预测值与真实值差的平方的期望:2.RMSERMSE(rootmeansquareerror,均方根误差）是MSE的算数平方根RMSE
一个人的场域·2017-10-19 00:25

拟合工具箱的几个误差参数说明,SSE,MSE,RMSE,R-square

使用过Matlab的拟合、优化和统计等工具箱的网友，会经常遇到下面几个名词：SSE(和方差、误差平方和)：ThesumofsquaresduetoerrorMSE(均方差、方差)：MeansquarederrorRMSE(均方根、标准差)：RootmeansquarederrorR-square(确定系数)：CoefficientofdeterminationAdjustedR-square：De
Baple·2017-09-26 11:39

交叉熵与均方差

先放结论：相同点：当输出值与真实值接近的话，cross_entropy和rmse的值都会接近0cross_entropy具有rmse不具有的优点：避免学习速率降低的情况，方法是避免了σ′(⋅)的出现。
DawnRanger·2017-09-19 16:44

交叉熵与均方差

先放结论：相同点：当输出值与真实值接近的话，cross_entropy和rmse的值都会接近0cross_entropy具有rmse不具有的优点：避免学习速率降低的情况，方法是避免了σ′(⋅)的出现。
DawnRanger·2017-09-19 16:44

深度学习: 回归分析 评价方法

对照表回归分析中的评价方法公式互相转换MAE1n∑ni=1∣y−y^∣1n∑i=1n∣y−y^∣MSE1n∑ni=1⟮y−y^⟯21n∑i=1n⟮y−y^⟯2MSE==RMSE2MSE==RMSE2RMSE1n
JNingWei·2017-09-14 17:39

回归评价指标：均方误差根（RMSE）和R平方（R2）

转载自：http://blog.csdn.net/lsldd/article/details/41251583做回归分析，常用的误差主要有均方误差根（RMSE）和R-平方（R2）。
JasonZhangOO·2017-08-30 21:16
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