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  • 平均绝对误差

    2017-01-02 13:02:00
    平均绝对误差的计算方法是,将各个样本的绝对误差汇总,然后根据数据点数量求出平均误差。通过将模型的所有绝对值加起来,可以避免因预测值比真实值过高或过低而抵销误差,并能获得用于评估模型的整体误差指标 ...

    您可能已回想起,在统计学中可以使用绝对误差来测量误差,以找出预测值与真实值之间的差距。平均绝对误差的计算方法是,将各个样本的绝对误差汇总,然后根据数据点数量求出平均误差。通过将模型的所有绝对值加起来,可以避免因预测值比真实值过高或过低而抵销误差,并能获得用于评估模型的整体误差指标

     

    帮助文档

    http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.mean_absolute_error.html#sklearn.metrics.mean_absolute_error

    转载于:https://www.cnblogs.com/bettyty/p/6242314.html

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  • 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 目录 平均绝对误差(MAE) 均方误差(MSE):均方根误差(RMSE)​ 平均绝对百分比...

    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

     

    目录

    平均绝对误差(MAE)

    均方误差(MSE):均方根误差(RMSE)

    平均绝对百分比误差 MAPE


    平均绝对误差(MAE)

    MAE 的值越小,说明预测模型拥有更好的精确度。The MAE is used to measure the average absolute error between the predicted value and the real value on the experimental data set. For a test set containing n microblog messages, MAE is defined as:

    import numpy as np
    
    def mae_value(y_true, y_pred):
        """
        参数:
        y_true -- 测试集目标真实值
        y_pred -- 测试集目标预测值
        
        返回:
        mae -- MAE 评价指标
        """
        
        n = len(y_true)
        mae = sum(np.abs(y_true - y_pred))/n
        return mae
    

    均方误差(MSE):均方根误差(RMSE)

    它表示误差的平方的期望值,它的计算公式如下 MASE is used to measure the deviation between the observed value and the true value. MASE is more sensitive to outliers. MASE is defined as follows:

    import numpy as np
    
    def mse_value(y_true, y_pred):
        """
        参数:
        y_true -- 测试集目标真实值
        y_pred -- 测试集目标预测值
        
        返回:
        mse -- MSE 评价指标
        """
        
        n = len(y_true)
        mse = sum(np.square(y_true - y_pred))/n
        return mse
    

    平均绝对百分比误差 MAPE

    MAPE  是 MAD 的变形,它是一个百分比值,因此比其他统计量更容易理解。例如,如果 MAPE 为 5,则表示预测结果较真实结果平均偏离 5 %。MAPE 的计算公式如下:MAPE is used to measure the relative errors between the average test value and the real value on the test set. MAPE is defined as:

    MAPE 的值越小,说明预测模型拥有更好的精确度。使用 Python 实现 MSE 计算函数:

     

    import numpy as np
    
    def mape(y_true, y_pred):
        """
        参数:
        y_true -- 测试集目标真实值
        y_pred -- 测试集目标预测值
        
        返回:
        mape -- MAPE 评价指标
        """
        
        n = len(y_true)
        mape = sum(np.abs((y_true - y_pred)/y_true))/n*100
        return mape
    


     

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  • 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。 ...平均绝对误差能更好...

    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。

     

     

    RMSE 
    均方误差:均方根误差是均方误差的算术平方根

     

     

    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.

     

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    平均绝对偏差、平均绝对误差 (MAE)
    是所有单个观测值与算术平均值的偏差的绝对值的平均。与平均误差相比,平均绝对误差由于离差被绝对值化,不会出现正负相抵消的情况,因而,平均绝对误差能更好地反映预测值误差的实际情况。
    均方根误差
    随机变量x的所有可能取值x1,x2,…,xn与其平均值x之差的平方和的平均值叫方差,记为D(x),方差的正平方根叫均方差,RMSE=√D(x),它可作为衡量测量精度的一种数值指标。

    绝对误差和相对误差

    绝对误差是测量值(单一测量值或多次测量值的均值)与真值之差。测量结果大于真值时,误差为正,反之为负。绝对误差=测量值-真值。相对误差为绝对误差与真值的比值(常以百分数表示),相对误差=绝对误差÷真值。一般来说,相对误差更能反映测量的可信程度。相对误差等于测量值减去真值的差的除以真值,再乘以百分之一百。例如,测量者用同一把尺子测量长度为1厘米和10厘米的物体,它们的测量值的绝对误差显然是相近的,但是相对误差前者比后者大了一个数量级,表明后者测量值更为可信




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  • 1、标准差:标准差是方差的... --------------------------------------------------------------------------------------------------------2、均方误差:是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值(英文解释-MSE: ...
  • 简单介绍一下标准差,均方误差,均方根误差,平均绝对误差的含义及计算方式吧~欢迎大家指正! 1.标准差(standard seviation) 是方差的算术平方根,用于衡量数值的离散程度 2**.均方误差**(Mean square Error) ...
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  • 此函数参考原始信号计算信号的 MAE(平均绝对误差)。 可以为 1-D/2-D/3-D 信号计算 MAE。
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  • MAE平均绝对误差和MSE均方误差

    千次阅读 2019-12-26 17:01:39
    MAE:Mean absolute error是绝对误差平均值,能更好的反映预测值误差的实际情况 其中,f_i表示预测值,g_i表示真实值 缺点:若本身真实值就比较大,比如真实值1万,预测值9000,但mae=1000就会造成MAE是比较大...

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