_python__代码_相关文件_下载 这个 repo 是为评估二值图像分割结果而开发的。 已实施的措施 MAE 平均绝对误差 Precision, Recall, F-measure (这是sal_eval_toolbox中算法的python实现) 精确召回曲线 精确召回曲线 F-测量曲线 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

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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

PR-F-措施-MAE 显着性指标值原始码改一下路径以及注意自己的图片尺寸

对比学习综述 介绍了对比学习损失InfoNCE的起源 详细介绍了对比学习的起源，发展，从CPC到MAE，从图像到文本SimCSE，再到表格数据Tabular

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

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）

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