预测问题评价指标： 预 MAE、MSE、R-Square、MAPE和 RMSE
MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE
以上是对于预测问题的评价指标。
1.平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）
误差越大，该值越大。
2.均方误差（Mean Squared Error, MSE）
误差越大，该值越大。
SSE(和方差)与MSE之间差一个系数n，即SSE = n * MSE，二者效果相同。
3.均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）
是MSE的算数平均根
误差越大，该值越大。
4.平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE）
注意：当真实值有数据等
2022-04-29 18:08:59
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％ 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）
2022-03-12 15:49:47
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我就废话不多说啦，直接上代码吧！
target = [1.5, 2.1, 3.3, -4.7, -2.3, 0.75]
prediction = [0.5, 1.5, 2.1, -2.2, 0.1, -0.5]
error = []
for i in range(len(target)):
error.append(target[i] - prediction[i])
print("Errors: ", error)
print(error)
squaredError = []
absError = []
for val in error:
squaredError.append(val
2022-01-28 06:48:50
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针对二维谱估计算法的空间探测性能分析的需求，从计算速度、计算量、顽健性、计算精度以及实际工程应用的角度出发，对基于L型阵列的二维MUSIC、二维干涉仪、二维增广矩阵束的谱估计算法进行了简要介绍，并对上述二维谱估计算法的性能进行了仿真分析，得到了3种算法的角度RMSE的对比分析，可知在同样仿真条件下，二维增广矩阵束算法最优，二维MUSIC算法次之，二维干涉算法最差。同时，构建了相应的试验场景，通过试验分析上述二维谱估计算法的空间探测性能，得到的试验结论与仿真结论一致。在此基础上，提出了二维增广矩阵束算法可扩展应用到雷达测控一体化系统的思路。
2021-12-21 23:20:57
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二手车价格预测得分：91％
数据清理，数据可视化，数据预处理，ML模型（LR，DT，RF，GBR，KNN，SVM，XGBR，TENSORFLOW），PCA，LDA，度量标准（R Square，MSE，RMSE，MAE）
2021-12-07 14:47:39
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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
2021-11-21 15:13:54
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推荐系统
利用MovieLens数据，Pearson相似度，分别基于User和Item构建一个简单的kNN推荐系统，并进行RMSE评价
2021-11-19 13:13:38
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如何轻松计算RMSE，添加Keyey = 7367462 激活，示例： r = RMSE（cell2mat（数据），ceil（预测），7367462）；
2021-10-31 19:10:00
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