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  • 学习笔记54—均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)

    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算术平方根
     
    RMSE=1N∑t=1N(observedt−predictedt)2−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−
    RMSE=1N∑t=1N(observedt−predictedt)2
    MAE :Mean Absolute Error 
    平均绝对误差是绝对误差的平均值 
    平均绝对误差能更好地反映预测值误差的实际情况.
     
    MAE=1N∑i=1N|(fi−yi)|
    MAE=1N∑i=1N|(fi−yi)|
    fifi表示预测值,yiyi表示真实值;
     
    SD :standard Deviation 
    标准差:标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组组数据,标准差未必相同。
     
    SD=1N∑i=1N(xi−u)2−−−−−−−−−−−−−
    SD=1N∑i=1N(xi−u)2
     
    uu表示平均值(u=1N(x1+.....xN)u=1N(x1+.....xN))
    原文:https://blog.csdn.net/reallocing1/article/details/56292877 
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hechangchun/p/10240604.html
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