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mae
机器学习&图像分割——模型评价总结(含完整代码)
机器学习&图像分割——模型评价总结（含完整代码）模型评价的方法指标有很多，如：PR-curve，
MAE
，ROC，Precision，Recall，AUC，AP，mAP，DSI，VOE，RVD等等；本文旨在介绍机器学习
GeekZW
·
2020-06-30 17:54
基础常识
机器学习
数字图像处理
CART树使用
mae
比使用mse慢很多
跑实验时，数据集大约是2000*100，使用随机森林128课树做回归，发现使用
mae
所花的时间是使用mse时间10倍以上。然后单独在CART回归树做实验，也是同样的问题，为什么？？
_zhj
·
2020-06-30 16:30
机器学习
均方误差（MSE）根均方误差（RMSE）平均绝对误差（
MAE
）
MSE：MeanSquaredError.均方误差是指参数的估计值与参数的真实值之差的平方的期望.MSE可以评价数据的变化程度，MSE越小，说明模型的拟合实验数据能力强.MSE=1N∑t=1N(predictedt−label)2(72)(72)MSE=1N∑t=1N(predictedt−label)2RMSE：RootMeanSquaredError.根均方误差：均方误差的算术平方根.RMSE
cool whidpers
·
2020-06-30 02:27
机器学习算法
python求相关系数（R）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（
MAE
）、效率系数（E）
fromscipy.statsimportpearsonra=[2187,1817.5,1696.5,2217,2208.7,2305,2205.7,2299,2414,2109,1695.5,2277.5,2227,1989.5,2183.5,2142,2125,2018.5,2182.1,2124.5,1954,1930.3,1995.5,2329,2003.5,2282.5,2042,250
xiaoxie_qingfa
·
2020-06-30 01:07
DL知识拾贝（Pytorch）(三)：DL元素之二：损失函数
文章目录1.回归任务中的损失函数1.1MAEloss(L1)1.2MSEloss(L2)1.3选MSE还是
MAE
？
贝壳er
·
2020-06-29 19:12
机器学习和深度学习
线性回归算法（涉及最小二乘法、梯度下降法）
目录：一、简单线性回归算法二、向量化三、衡量线性回归法的指标MSE、RMS、
MAE
、RSquared指标四，多元线性回归（最小二乘法）五、多元线性回归（梯度下降法）一、简单线性回归算法1、优点：（1）解决回归问题
minojackson
·
2020-06-29 10:33
风火编程--机器学习之模型评价
模型评价回归模型描述
MAE
:预测值与真值的差的绝对值再求平均.MSE:预测值与真值的差的平方再求平均.RMSE:预测值与真值的差的平方和再求平方根.R2:1-MSE/真值的方差r2=1-(y_test-y_predict
风火编程
·
2020-06-29 05:49
机器学习
AI：总结线性回归模型评估方法
线性回归模型评估方法大概有这几个种类：R-SquareStandardDeviationMAPE(MeanAbsolutePercentageError)&
MAE
(MeanAbsoluteError)RMSE
云淡风清orz
·
2020-06-29 00:41
AI
数据分析理论【4】之 模型评估
-->>数据分析-合辑这里主要分为分类和回归进行阐述目录分类混淆矩阵准确率（Accuracy）精确率（Precision）召回率（Recall）F1scoreROC曲线AUCPR曲线回归平均绝对误差（
MAE
三猪
·
2020-06-28 22:38
数据分析
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。
skullfang
·
2020-06-28 11:55
LDA主题模型和推荐系统1
2.推荐系统的构成前台的展示页面，后台的日志系统，推荐算法等部分组成，如下图所示：3推荐系统的评估3.1准确度RMSE（均方根误差）,
MAE
（平均绝对误差）TopN推荐主要为：准确率precison，召回率
Arya鑫
·
2020-06-27 23:35
(Keras)——keras 损失函数与评价指标详解
1、目标函数(1）mean_squared_error/mse均方误差，常用的目标函数，公式为((y_pred-y_true)**2).mean()(2）mean_absolute_error/
mae
绝对值均差
懂懂懂懂懂懂懂
·
2020-06-27 12:32
深度学习
Keras
【图像重建指标 Metrics】均方误差RMSE及平均绝对误差
MAE
的定义和区别
在图像修复、图像提升和深度估计等任务中经常使用到一系列度量指标，除了常用的PSNR和SSIM外，RMSE和
MAE
能很好的反应图像的重建结果与真实结果间的差异。
hitrjj
·
2020-06-27 09:33
视觉
机器学习
计算机视觉
机器学习学习笔记（五）线性回归法
二.回归算法得评价1.MSEMSE2.RMSE3.
MAE
4.RSquaredRSquared三.多元线性回归四.使用Scilit-learn解决回归问题fromsklearn.linear_mod
下雨天的小白鞋
·
2020-06-27 04:56
关于XGB.booster()报错TypeError: 'str' object is not callable的解决方法
min_child_weight=3,subsample=0.8,colsample_bytree=0.8,seed=0)model.fit(X_train,y_train,eval_metric='
mae
浅笑古今
·
2020-06-27 04:06
自学
回归评价指标：MSE、RMSE、
MAE
、R2、Adjusted R2
我们通常采用MSE、RMSE、
MAE
、R2来评价回归预测算法。1、均方误差：MSE（MeanSquaredError）其中，为测试集上真实值-预测值。
浅笑古今
·
2020-06-27 04:06
自学
图像计算常用的指标 PSNR，
MAE
， MSE， SSIM（python 代码）
图像计算常用的指标PSNR，
MAE
，MSE，SSIM（python代码）batchtrainintensorflowimportnumpyasnpimportmathdefpsnr(img1,img2)
静风儿
·
2020-06-27 02:39
python
深度学习
python
图像指标
code
机器学习之模型评估方法总结
分类模型评估指标1、混淆矩阵（confusionmatrix）2、ROC3、AUC二、回归模型评估指标1、SSE(和方差)2、MSE(均方差)3、RMSE(均方根、标准差)4、R-Squared(确定系数)5、
MAE
平原2018
·
2020-06-26 11:47
算法
R语言︱机器学习模型评估方案（以随机森林算法为例）
常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差（
MAE
）、平均平方差（MSE）、标准平均方差（NMSE）和均值等，这些指标计算简单、容易理解；而稍微复杂的情况下，更多地考虑的是一些高大上的指标，信息
悟乙己
·
2020-06-26 10:51
机器学习︱R+python
均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(
MAE
)
MSE:MeanSquaredError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)2RMSE均方误差:均方根误差是均方误差的算术平方根RMSE=1N∑t=1N(observedt−predictedt)2‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾
医学影像处理
·
2020-06-26 05:37
数学
Python深度学习（3）：波士顿房价预测
常用的损失函数是均方误差MSE，常用的回归指标是平方绝对误差
MAE
1.数据集介绍波士顿房价是1970s波士顿郊区房屋价格的中位数，包含506个数据，分为404个训练样本和102个测试样本。
Brielleqqqqqqjie
·
2020-06-25 20:23
Python深度学习
成功解决采用ax.bar进行三维绘图绘制柱状图的时候，横坐标只显示三列而不是数据中的四列
成功解决采用ax.bar进行三维绘图绘制柱状图的时候，横坐标只显示三列而不是数据中的四列目录解决问题解决思路解决方法解决问题输入数据为四列五行，如下所示：labelX_lists02=['
MAE
_Default
一个处女座的程序猿
·
2020-06-25 19:11
安装教程以及Bug解决
Computer
knowledge
Keras
asystemorstandardofmeasurement计量体系，衡量标准metrics包：keras.metrics与sklearn中metrics包基本相同，主要包含一些如binary_accuracy、
mae
onepedalo
·
2020-06-25 19:03
回归模型的评估指标
回归模型评估有三种方法，分别是：平均绝对值误差、均方误差和R平方值，如表1所示：指标描述metrics方法MeanAbsoluteError(
MAE
)平均绝对误差fromsklearn.metricsimportmean_absolute_errorMeanSquareError
龍尐
·
2020-06-25 12:06
spark
机器学习
机器学习——模型的评估方法速查手册（RMSE+RSE+
MAE
+RAE+R^2）
分类模型评估2回归模型评估均方根误差（RootMeanSquaredError，RMSE）相对平方误差（RelativeSquaredError，RSE）平均绝对误差（MeanAbsoluteError，
MAE
汪雯琦
·
2020-06-25 09:56
【机器学习与深度学习】
衡量线性回归算法的指标——MSE,RMSE,
MAE
，R_Squared
衡量标准其中衡量标准是和m有关的，因为越多的数据量产生的误差和可能会更大，但是毫无疑问越多的数据量训练出来的模型更好，为此需要一个取消误差的方法，如下MSE的缺点，量纲不准确，如果y的单位是万元，平方后就变成了万元的平方，这可能会给我们带来一些麻烦defmean_squared_error(y_true,y_predict):"""计算y_true和y_predict之间的MES"""assert
Pchoy
·
2020-06-25 06:59
实战智能推荐系统（5）-- 推荐系统评价指标
评分预测：评分预测的预测准确度一般通过均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（
MAE
）计算。对于测试集中一个用户u和物品i，令rui是用户u对i的实际评分，而^rui是推荐算法给出的预测评分。那么RM
ouprince
·
2020-06-25 05:58
实战智能推荐系统
机器学习入门研究（四）-评价指标-回归和聚类
目录一、回归1.均方误差MSE2.均方根误差(RMSE)3.平均绝对误差
MAE
4.确定性系数R2二、聚类1.ARI2.轮廓系数三、总结上一篇机器学习入门研究（三）-评价指标-自我感觉总结的还不错的介绍了关于分类模型中的评价指标
好人静
·
2020-06-24 17:24
机器学习
测量学中的几种误差
平均绝对误差（
MAE
）:所有单个观测值与算术平均值的偏差的绝对值的平均。平均相对误差（MRE
onepedalo
·
2020-06-23 10:48
机器学习的评价指标（二）-SSE、MSE、RMSE、
MAE
、R-Squared
回归评价指标SSE、MSE、RMSE、
MAE
、R-Squared前言分类问题的评价指标上一篇文章已讲述，那么回归算法的评价指标就是SSE、MSE，RMSE，
MAE
、R-Squared。
faithmy509
·
2020-06-23 06:08
人工智能
Python机器学习--预测分析核心算法(学后总结一)
分位图数据展示：四分位,十分位，箱线图3）归一化：Sigmoid函数4）性能评价指标：均方误差（MSE）（总体方差：S^2=∑(X-)^2/n，样本方差S^2=∑(X-)^2/(n-1)）平均绝对错误（
MAE
MaEC
·
2020-06-23 00:19
机器学习
stat_模型评估方法
MeanSquaredError,MSE)∑i=1n(wTx(i)−y(i))2n(1)均方根误差(RootMeanSquaredError,RMSE)平方绝对误差(MeanAbsoluteError,
MAE
blacklaw0
·
2020-06-22 18:56
statistics
Keras官方中文文档:性能评估Metrices详解
只不过该性能的评估结果讲不会用于训练.可以通过字符串来使用域定义的性能评估函数model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='sgd',metrics=['
mae
·
2020-06-22 08:19
【线性回归】面向新手的基础知识
文章目录线性回归建模线性回归损失函数、代价函数、目标函数线性回归模型的求解方法1.梯度下降法2.最小二乘法带有正则化项的回归模型回归任务的评价指标1.平均绝对误差(
MAE
)2.均方误差(MSE)3.均方根误差
VariableX
·
2020-06-22 07:53
机器学习基础
SDP PPS SPS分析（spsparser）
用法是在命令行中输入：spsparsersps.txtpps.txtoutput.txtPPS:aO48gA==SPS:Z00AH5pkAoAt/4C3AQEBQAAA+gAAHUw6GACckAAnJC7y40
MAE
5IABOSF3lwoOutput.txt
ScarletMeCarzy
·
2020-06-22 04:25
video
codec
常见机器学习面试问题
MAE
损失函数和MSE损失函数理解L1和L2损失函数和正则化作为损失函数作为正规化KNN里面，如果你要自定义metric(不用内置的欧氏距离，曼哈顿距离)，而kd-tree只能用内置的metric，你怎么做
SCS199411
·
2020-06-22 04:45
机器学习
Ordinal Hyperplanes Ranker with Cost Sensitivities for Age Estimation笔记
采取了和10年文章近乎相同的思路，多个二分类+SVM解决人脸年龄估计的问题，主要的改进在于：1、对于每个二分类问题采取不同的超平面进行分割（10年的所有超平面都是平行的）2、对于不同的度量性能的方法(CS、
MAE
MatouKariya
·
2020-06-22 01:38
python、sklearn实现计算均方误差（MSE）、平均绝对误差（
MAE
）、决定系数（R2）、调整后的决定系数、皮尔逊相关系数
fromsklearn.metricsimportmean_squared_error#均方误差fromsklearn.metricsimportmean_absolute_error#平方绝对误差fromsklearn.metricsimportr2_score#Rsquare#调整后的Rsquaredefadj_r_squared(x_test,y_test,y_predict):SS_R=s
大大的肥猫
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2020-06-21 23:09
编程学习笔记
人工智能
30天干掉tensorflow2.0-day21 评估指标metrics
通常损失函数都可以作为评估指标，如
MAE
,MSE,CategoricalCrossentropy等也是常用的评估指标。但评估指标不一定可以作为损失函数，例如AUC,Accurac
Elenstone
·
2020-06-21 19:41
Tensorflow
混淆矩阵tf.math.confusion_matrix
网络模型的拓扑图tensorflow2.0的回调函数callbacks（TensorBoard、ModelCheckpoint）TensorBoard视觉化网络每层权重分布、视觉化网络层结构MSE(均方误差)、
MAE
あずにゃん
·
2020-06-21 15:45
人工智能
TensorFlow
机器学习模型评估的方法总结（回归、分类模型的评估）
建模的评估一般可以分为回归、分类和聚类的评估，本文主要介绍回归和分类的模型评估：一、回归模型的评估主要有以下方法：指标描述metrics方法MeanAbsoluteError(
MAE
)平均绝对误差fromsklearn.metricsimportmean_absolute_errorMeanSquareError
sinat_16388393
·
2020-06-21 07:16
Paper Reading
FaceDe-occlusionusing3DMorphableModelandGenerativeAdversarialNetwork使用3DMM生成一幅像是换脸一样的图像，然后与原图拼接，送入GAN生成去遮挡图像，由于是有ground-truth的，所以自带一项
MAE
o0Helloworld0o
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2020-04-29 20:08
读书笔记
回归问题评价函数
序本次记录如下：RMSE、
MAE
、MAPE、R-SquareRMSE（均方根误差）均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差，其计算方式类似于L2范数，因此RMSE对异常值较为敏感，因此该损失函数会对噪声点赋予给高的权重
0过把火0
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2020-04-03 16:23
BP神经网络matlab代码讲解与实现步骤
文章目录1.BP神经网络的简介和结构参数1.1BP神经网络的结构组成1.2BP神经网络训练界面的参数解读2.实现BP网络的步骤3.matlab代码编写4.BP代码运行结果4.1预测值和真实值的误差计算（
MAE
wishes61
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2020-04-02 01:51
matlab编程
BP神经网络
分类算法
神经网络
机器学习
深度学习
网络
keras损失函数
meansquarederror(mse)均方误差均方误差：是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值.mean_absolute_error或
mae
平均绝对误差mean_absolute_percentage_error
苟且偷生小屁屁
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2020-04-01 17:34
流行科普 | 霉霉这跟带子穿反了吗？
以下是tumblr网友“you-were-looking-at-
mae
”：然后霉霉是这样回复的：翻译：我想你忽略了一个重要事实：我
程苏米
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2020-03-30 19:54
机器学习基础 | 回归模型评估指标
目录
MAE
系列MSE系列R²系列回归模型中常用的评估指标可以分如下几类：
MAE
系列，即由MeanAbsoluteError衍生得到的指标；MSE系列，即由MeanSquaredError衍生得到的指标；
dataxon
·
2020-03-21 17:00
7.8 回归模型评估与交叉验证
回归模型评估有三种方法，分别是：平均绝对值误差、均方误差和R平方值，如表1所示：指标描述metrics方法MeanAbsoluteError(
MAE
)平均绝对误差fromsklearn.metricsimportmean_absolute_errorMeanSquareError
火锅侠
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2020-03-07 13:25
python之MSE、
MAE
、RMSE的使用
我就废话不多说啦，直接上代码吧！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)squared
llx1026
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2020-02-24 10:08
雷诺数的计算
比如半圆管内流体）平板流体参考文件：http://en.wikipedia.org/wiki/Hydraulic_radius#Hydraulic_radiushttp://kai.gemba.org/pdf/
MAE
440
sanre123
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2020-02-23 12:44
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