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  • rmse多少算效果好
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    2020-01-03 16:33:29

    RMSE实际上描述的是一种离散程度,不是绝对误差,其实就像是你射击,你开10枪,我也开10枪,你和我的总环数都是90环,你的子弹都落在离靶心差不多距离的地方,而我有几枪非常准,可是另外几枪又偏的有些离谱,这样的话我的RMSE就比你大,反映出你射击的稳定性高于我,但在仅以环数论胜负的射击比赛中,我们俩仍然是平手。这样说你应该能理解吧,基本可以理解为稳定性。那么对于你预报来说,在一个场中RMSE小说明你的模式对于所有区域的预报水平都相当,反之,RMSE较大,那么你的模式在不同区域的预报水平存在着较大的差异。

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  • 人都是会经历生老病死的,这个是...到多少长寿?有过相关的数据显示,男人的平均寿命是在76岁,女性的平均寿命是在78岁,一般来说,年纪超过80岁就算是长寿了。很多人虽然年纪比较大,但是身体的状况并不是很...

    人都是会经历生老病死的,这个是自然的生理现象,不可更改。因此大家是比较注重自己的健康,希望能够活得更久一点,健康长寿是每个人都在追求的,所以大家都开始养生,身体健康了,自然也就长寿了,那我们多少岁就算长寿呢?是不是活的越久越好呢?

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    到多少岁算长寿?

    有过相关的数据显示,男人的平均寿命是在76岁,女性的平均寿命是在78岁,一般来说,年纪超过80岁就算是长寿了。很多人虽然年纪比较大,但是身体的状况并不是很理想,就像是在拖着岁月,有一些严重的,需要卧床休息,其实多数人活到75岁就很幸福了。

    长寿的根本是健康,而身体是会随着年纪的增长会出现下降,身体的素质降低,容易出现健康问题,当身体出现不适,那正常的生活也是会受到影响,自理能力不足,家人没有时间照顾,那就算是活到一百岁又能怎样,因此需要注意自己的身体健康,长寿才会更有意义。

    如何保持年轻态,有一个健康的身体?

    规律的饮食,平时的生活习惯比较好,每天一日三餐都按时吃,并且营养均衡,以清淡的为主。老年人身体中的一些功能下降,不适合吃太过油腻辛辣的食物,会增加身体的负担,清淡的食物中,一般膳食纤维都是比较丰富的,人体食用后,更容易消化和吸收,有助于排便顺畅。

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    身体中的垃圾能够及时的排出,是有助于减轻身体的负担,不会出现肥胖,是可以减少一些健康问题的出现,身体健康了,长寿自然也会靠近,可以更好地享受晚年的生活。

    有积极的心态,人上了年纪之后,就不要考虑的太多,很多的长寿老人都表示,年纪越大越应该放松,有问题让年轻人自己去做,不需要为他们操太多心,并且自己对待生活中的事物也要多加的宽容,常言道“笑一笑十年少”,每天都保持一个好的心情,是有助于身心的发展。

    每天的情绪波动不会太大,是有助于内分泌的稳定,对于血管的收缩以及各个方面,都是有着非常好的控制,健康稳定,人体也容易长寿。

    经常做家务,现在的老人都不懂运动,也不知道运动的时候该做什么,他们只知道每天要动一动,手闲不下来,家里的大大小小的事,都是自己亲力亲为,很多的老人在退休以后,没有什么事做,在家里就经常会做家务,每个角落都打扫得干净。

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    有些农村的老人,还经常会下地去干活,每天早上很早就起来了,下地去干活,然后太阳出来后再回来休息。每天的作息是非常规律,早睡早起,这样的习惯对于身体的健康是有利的,不但可以锻炼身体,还能够减轻身体的负担,更加的长寿。

    有一个健康的身体,长寿才会更有意义,可以做一些自己想做的事,因此在还没有上年纪的时候,中年时期,就需要注意保养自己,等到上了年纪之后,空闲时间多了,也能有一个健康的身体出去游玩,做一些年轻时候没有做的事,让自己的晚年生活更加有意义。

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  • 分类问题的评价指标是准确率,回归算法的评价指标是MSE,RMSE,MAE.测试数据集中的点,距离模型的平均距离越小,该模型越精确。使用平均距离,而不是所有测试样本的距离和,因为受样本数量影响。 假设: MSE ...

    目录

    前言

    MSE

    RMSE

    MAPE

    SMAPE

    Python程序


    前言

    分类问题的评价指标是准确率,回归算法的评价指标是MSE,RMSE,MAE.测试数据集中的点,距离模型的平均距离越小,该模型越精确。使用平均距离,而不是所有测试样本的距离和,因为受样本数量影响。

    假设:

    MAE

    平均绝对误差(Mean Absolute Error),观测值与真实值的误差绝对值的平均值。公式为:

    范围[0,+∞),当预测值与真实值完全吻合时等于0,即完美模型;误差越来大,值越大。

    RMSE

    均方根误差(Root Mean Square Error),其实就是MSE加了个根号,这样数量级上比较直观,比如RMSE=10,可以认为回归效果相比真实值平均相差10。

    范围[0,+∞),当预测值与真实值完全吻合时等于0,即完美模型;误差越大,该值越大。

    上面的两个指标是用来描述预测值与真实值的误差情况。它们之间在的区别在于,RMSE先对偏差做了一次平方,

    这样,如果误差的离散度高,也就是说,如果最大偏差值大的话,RMSE就放大了。比如真实值是0,对于3次测量值分别是8,3,1,那么

    如果3次测量值分别是5,4,3,那么

    可以看出,两种情况下MAE相同,但是因为前一种情况下有更大的偏离值,所以RMSE就大的多了。

    MSE

    均方误差(Mean Square Error)

    范围[0,+∞],当预测值与真实值完全吻合时等于0,即完美模型;误差越大,该值越大,模型性能越差。

    MAPE

    平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error)

    范围[0,+∞),MAPE 为0%表示完美模型,MAPE 大于 100 %则表示劣质模型。

    可以看到,MAPE跟MAE很像,就是多了个分母。

    注意点:当真实值有数据等于0时,存在分母0除问题,该公式不可用!

    SMAPE

    对称平均绝对百分比误差(Symmetric Mean Absolute Percentage Error)

    注意点:当真实值有数据等于0,而预测值也等于0时,存在分母0除问题,该公式不可用!

    nMSE

    归一化均方误差(the normalized Mean Squared Error (nMSE))

    yi,y`i是第i个短视频的真实值和预测值。MSE是计算预测值和真实值之差的平方的期望值。VAR是计算真实值的方差。

    SRC

    斯皮尔曼等级相关性(Spearman’s rank correlation)

    yji和y`ji是第j个时间步的第i个真实值序列和预测序列。

    Python程序

    # coding=utf-8
    import numpy as np
    from sklearn import metrics
    
    # MAPE和SMAPE需要自己实现
    def mape(y_true, y_pred):
        return np.mean(np.abs((y_pred - y_true) / y_true)) * 100
    
    def smape(y_true, y_pred):
        return 2.0 * np.mean(np.abs(y_pred - y_true) / (np.abs(y_pred) + np.abs(y_true))) * 100
    
    y_true = np.array([1.0, 5.0, 4.0, 3.0, 2.0, 5.0, -3.0])
    y_pred = np.array([1.0, 4.5, 3.5, 5.0, 8.0, 4.5, 1.0])
    
    # MSE
    print(metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred)) # 8.107142857142858
    # RMSE
    print(np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred))) # 2.847304489713536
    # MAE
    print(metrics.mean_absolute_error(y_true, y_pred)) # 1.9285714285714286
    # MAPE
    print(mape(y_true, y_pred)) # 76.07142857142858,即76%
    # SMAPE
    print(smape(y_true, y_pred)) # 57.76942355889724,即58%
    

    参考:

    预测评价指标RMSE、MSE、MAE、MAPE、SMAPE

    展开全文
  • 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...SSE越接近于0,说明模型选择和拟合更,数据预测也越成功。接下来的MSE和RMSE因为...

    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。下面一一介绍

    一、SSE(和方差)

    该统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和,计算公式如下

    SSE越接近于0,说明模型选择和拟合更好,数据预测也越成功。接下来的MSE和RMSE因为和SSE是同出一宗,所以效果一样

     

    均方误差(MSE)

    MSE (Mean Squared Error)叫做均方误差。看公式

    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L2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。

    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,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。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,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)

    ,类似L1损失

    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。数值可能是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?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也就确定系数

    在讲确定系数之前,我们需要介绍另外两个参数SSR和SST,因为确定系数就是由它们两个决定的
    (1)SSR:Sum of squares of the regression,即预测数据与原始数据均值之差的平方和,公式如下

    (2)SST:Total sum of squares,即原始数据和均值之差的平方和,公式如下

    细心的网友会发现,SST=SSE+SSR我还是算了一下才知道。而我们的“确定系数”是定义为SSR和SST的比值,故

    其实“确定系数”是通过数据的变化来表征一个拟合的好坏。由上面的表达式可以知道“确定系数”的正常取值范围为[0 1],越接近1,表明方程的变量对y的解释能力越强,这个模型对数据拟合的也较好

     

    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。

    MSEy_

    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epredict(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_test=mse_test ** 0.5

    MAE

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

    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).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
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    你一定要知道的预测评价指标MSE、RMSE、MAE、MAPE、SMAPE!!!

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