機器學習的評價指標（二）-SSE、MSE、RMSE、MAE、R-Squared
迴歸評價指標SSE、MSE、RMSE、MAE、R-Squared 前言 分類問題的評價指標上一篇文章已講述，那麼迴歸算法的評價指標就是SSE、MSE，RMSE，MAE、R-Squared。下面一一介紹：算法 1、SSE(和方差)函數 該統計參數計算的是擬合數據和原始數據對應點的偏差的平方和，計算公式以下測試 SSE越接近於0，說明模型選擇和擬合更好，數據預測也越成功。接下來的MSE和RMSE由於和
相關文章
- 1. 機器學習的評價指標（二）-SSE、MSE、RMSE、MAE、R-Squared
- 2. 迴歸評價指標：MSE、RMSE、MAE、R二、Adjusted R2
- 3. 迴歸評價指標MSE、RMSE、MAE、R-Squared
- 4. 預測問題評價指標：MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE
- 5. 迴歸算法評價標準MSE、RMSE、MAE、R-Squared
- 6. （轉）SSE,MSE,RMSE,R-square指標講解
- 7. SSE,MSE,RMSE,R-square指標講解
- 8. 機器學習中的評價指標(分類指標評Accuracy、Precision、Recall、F1-score、ROC、AUC ）（迴歸指標評價MSE、RMSE、MAE、MAPE、R Squared）
- 9. 機器學習——線性迴歸算法的衡量標準及評價：MSE、RMSE、MAE、R Square
- 10. Data Mining： SSE,MSE,RMSE,R-square指標講解
- 更多相關文章...
- • XSD 指示器 - XML Schema 教程
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. python的安裝和Hello，World編寫
- 2. 重磅解讀：K8s Cluster Autoscaler模塊及對應華爲雲插件Deep Dive
- 3. 鴻蒙學習筆記2（永不斷更）
- 4. static關鍵字 和構造代碼塊
- 5. JVM筆記
- 6. 無法啓動 C/C++ 語言服務器。IntelliSense 功能將被禁用。錯誤: Missing binary at c:\Users\MSI-NB\.vscode\extensions\ms-vsc
- 7. 【Hive】Hive返回碼狀態含義
- 8. Java樹形結構遞歸（以時間換空間）和非遞歸（以空間換時間）
- 9. 數據預處理---缺失值
- 10. 都要2021年了，現代C++有什麼值得我們學習的？
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 機器學習的評價指標（二）-SSE、MSE、RMSE、MAE、R-Squared
- 2. 迴歸評價指標：MSE、RMSE、MAE、R二、Adjusted R2
- 3. 迴歸評價指標MSE、RMSE、MAE、R-Squared
- 4. 預測問題評價指標：MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE
- 5. 迴歸算法評價標準MSE、RMSE、MAE、R-Squared
- 6. （轉）SSE,MSE,RMSE,R-square指標講解
- 7. SSE,MSE,RMSE,R-square指標講解
- 8. 機器學習中的評價指標(分類指標評Accuracy、Precision、Recall、F1-score、ROC、AUC ）（迴歸指標評價MSE、RMSE、MAE、MAPE、R Squared）
- 9. 機器學習——線性迴歸算法的衡量標準及評價：MSE、RMSE、MAE、R Square
- 10. Data Mining： SSE,MSE,RMSE,R-square指標講解