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  • MAE、MAPE、MSE和RMSE的MATLAB代码
    2022-04-18 15:44:39

    平均绝对误差(MAE)

    mae = mean(abs(YReal - YPred));

    平均绝对百分比误差(MAPE)

    mape = mean(abs((YReal - YPred)./YReal));

    均方误差(MSE)

    mse = (sum((YReal - YPred).^2)) ./ n;

    均方根误差(RMSE)

    rmse = sqrt(mean((YPred-YReal).^2));
     

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        回归算法中常用的评价指标:MAE、MSE和RMSE

    1.MAE(Mean Absolute Error:平均绝对误差)

                                                       

    其中,y_{i}表示真实值,\tilde{y}_{i}表示预测值

     2.MSE(Mean Square Error:均方误差)

                                                         

    3.RMSE(Root Mean Square Error:均方根误差)

                                                    

     

    展开全文
  • 今天小编就为大家分享一篇python之MSE、MAE、RMSE的使用,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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    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 (Mean Squared Error)叫做均方误差。看公式

    9ee85fdad150

    image.png

    这里的y是测试集上的。

    用 真实值-预测值 然后平方之后求和平均。

    猛着看一下这个公式是不是觉得眼熟,这不就是线性回归的损失函数嘛!!! 对,在线性回归的时候我们的目的就是让这个损失函数最小。那么模型做出来了,我们把损失函数丢到测试集上去看看损失值不就好了嘛。简单直观暴力!

    均方根误差(RMSE)

    RMSE(Root Mean Squard Error)均方根误差。

    9ee85fdad150

    image.png

    这不就是MSE开个根号么。有意义么?其实实质是一样的。只不过用于数据更好的描述。

    例如:要做房价预测,每平方是万元(真贵),我们预测结果也是万元。那么差值的平方单位应该是 千万级别的。那我们不太好描述自己做的模型效果。怎么说呢?我们的模型误差是 多少千万?。。。。。。于是干脆就开个根号就好了。我们误差的结果就跟我们数据是一个级别的可,在描述模型的时候就说,我们模型的误差是多少万元。

    MAE

    MAE(平均绝对误差)

    9ee85fdad150

    image.png

    不用解释了吧。

    R Squared

    上面的几种衡量标准针对不同的模型会有不同的值。比如说预测房价 那么误差单位就是万元。数子可能是3,4,5之类的。那么预测身高就可能是0.1,0.6之类的。没有什么可读性,到底多少才算好呢?不知道,那要根据模型的应用场景来。

    看看分类算法的衡量标准就是正确率,而正确率又在0~1之间,最高百分之百。最低0。很直观,而且不同模型一样的。那么线性回归有没有这样的衡量标准呢?答案是有的。

    那就是R Squared也就R方

    9ee85fdad150

    image.png

    光看这些东西很懵逼,其中分子是Residual Sum of Squares 分母是 Total Sum of Squares

    那就看公式吧

    9ee85fdad150

    image.png

    懵逼(X2)

    慢慢解释。其实这个很简单。

    上面分子就是我们训练出的模型预测的所有误差。

    下面分母就是不管什么我们猜的结果就是y的平均数。(瞎猜的误差)

    那结果就来了。

    如果结果是0,就说明我们的模型跟瞎猜差不多。

    如果结果是1。就说明我们模型无错误。

    如果结果是0-1之间的数,就是我们模型的好坏程度。

    如果结果是负数。说明我们的模型还不如瞎猜。(其实导致这种情况说明我们的数据其实没有啥线性关系)

    化简上面的公式

    分子分母同时除以m

    9ee85fdad150

    image.png

    那么分子就变成了我们的均方误差MSE,下面分母就变成了方差。

    9ee85fdad150

    image.png

    代码部分

    具体模型代码就不给了。只说这个几种衡量标准的原始代码。

    MSE

    y_preditc=reg.predict(x_test) #reg是训练好的模型

    mse_test=np.sum((y_preditc-y_test)**2)/len(y_test) #跟数学公式一样的

    RMSE

    rmse_test=mse_test ** 0.5

    MAE

    mae_test=np.sum(np.absolute(y_preditc-y_test))/len(y_test)

    R Squared

    1- mean_squared_error(y_test,y_preditc)/ np.var(y_test)

    scikit-learn中的各种衡量指标

    from sklearn.metrics import mean_squared_error #均方误差

    from sklearn.metrics import mean_absolute_error #平方绝对误差

    from sklearn.metrics import r2_score#R square

    #调用

    mean_squared_error(y_test,y_predict)

    mean_absolute_error(y_test,y_predict)

    r2_score(y_test,y_predict)

    展开全文
  • % 输入% 参考 M x N % 测试 M x N % 输出% 结果结构% 1.MSE(均方误差) % 2.PSNR(峰值信噪比) % 3.R 值% 4.RMSE(均方根偏差) % 5.NRMSE(归一化均方根偏差) %6.MAPE(平均绝对百分比误差)
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