rmse越大越好还是越小越好(rmspe是越大越好还是越小越好)

rmse越大越好还是越小越好(rmspe是越大越好还是越小越好)

首页维修大全综合更新时间:2024-05-18 05:54:15

rmse越大越好还是越小越好

RMSE 越小越好

根据经验法则,可以说RMSE值在0.2 ~ 0.5之间,说明该模型能够较准确地预测数据。此外,校正后的r平方大于0.75是一个很好的值来显示准确度。在某些情况下,调整后的r平方值为0.4或更多也是可以接受的

均方误差越大越好_常用度量--MAE(平均绝对误差常用度量--MAE(平均绝对误差)和RMSE(均方根

<>常用度量–MAE(平均绝对误差)和RMSE(均方根误差)

MAE和RMSE是关于连续变量的两个最普遍的度量标准。

<>定义

1)我们看看最流行RMSE,全称是Root Mean Square Error,即均方根误差,它表示预测值和观测值之间差异(称为残差)的样本标准偏差。

均方根误差为了说明样本的离散程度。做非线性拟合时,RMSE越小越好。

标准差与均方根误差的区别:

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。

例如:S={[(x1-x)2+(x2-x)2+…(xn-x)2]/N}

0.5(x为平均数,N为样本个数)此公式中的X也就是所谓的平均数应改为x’1,x’2…(即真实值)。均方根误差算的是观测值与其真值,或者观测值与其模拟值之间的偏差,而不是观测值与其平均值之间的偏差。

2)MAE,全称是Mean Absolute Error,即平均绝对误差,它表示预测值和观测值之间绝对误差的平均值。

MAE是一种线性分数,所有个体差异在平均值上的权重都相等,比如,10和0之间的绝对误差是5和0之间绝对误差的两倍。

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