2018/8/15-RSME,MSE,R2等指標的解釋與思考
最近做一個算法，直接算法中就計算了一個叫做RMSE的值，開始出來我以爲是準確率，類似於，clf.score，後來想想好像不對，所以就看來一些文章來研究了一下這些的含義。 預測值和真值相差的平方和是SSE,也就是誤差平方和，這肯定是越小越好了，相當於一個誤差累計。當然這個SSE越接近於0越好。 但是，如果說10000的樣本的情況，建立一個A模型，這個模型的SSE是100，100個樣本的情況下，建立
相關文章
- 1. 迴歸評價指標：MSE、RMSE、MAE、R二、Adjusted R2
- 2. （轉）SSE,MSE,RMSE,R-square指標講解
- 3. SSE,MSE,RMSE,R-square指標講解
- 4. 評價指標1--F1值和MSE
- 5. beego的思考與理解
- 6. 異步FIFO中的幾個難點問題思考與解釋
- 7. numpy、pandas實用總結(MSE、RMSE、r2)
- 8. Data Mining： SSE,MSE,RMSE,R-square指標講解
- 9. L1 loss 與 MSE
- 10. 相機標定的思考
- 更多相關文章...
- • SQLite Explain（解釋） - SQLite教程
- • PHP imagecolorclosest - 取得與指定的顏色最接近的顏色的索引值 - PHP參考手冊
- • 算法總結-雙指針
- • Docker容器實戰(六) - 容器的隔離與限制
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
