zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 均方根误差(RMSE)与平均绝对误差(MAE)

    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,它们的研究对象和研究目的不同,但是计算过程类似。

    RMSE与MAE对比:RMSE相当于L2范数,MAE相当于L1范数。次数越高,计算结果就越与较大的值有关,而忽略较小的值,所以这就是为什么RMSE针对异常值更敏感的原因(即有一个预测值与真实值相差很大,那么RMSE就会很大)。

  • 相关阅读:
    eureka流程图
    Feign和Ribbon的重试机制
    idea编译kafka 2.6 源码
    Feign的调用流程
    FeignClientFactoryBean创建动态代理
    Feign源码的入口
    Ribbon的检查服务
    Ribbon是怎么和Eureka整合的?
    Eureka过期
    backup: sqlHelper --cSharp
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhangqian27/p/9304868.html
Copyright © 2011-2022 走看看