均方误差（MSE） \[\mathrm{MSE}=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(\hat{y}^{(i)}-y^{(i)})^2 \] 均方根误差（RMSE） \[\mathrm{RMSE}=\sqrt{\mathrm{MSE}} \] 平均绝对误差 （MAE） \[\mathrm {MAE}=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N||\hat{y}^{(i)}-y^{(i)}|| \] \(R^2\) \[\begin
模型预测效果评价，通常可以用以下指标来衡量 目录 1.绝对误差和相对误差 2.平均绝对误差、均方误差、均方根误差与平均绝对百分误差 3.Kappa统计 4.混淆矩阵 5.准确度（Accuracy）、精确率（Precision）和召回率（Recall） 6.ROC曲线与AUC 7.Python分类预测模型的特点 1.绝对误差和相对误差
1.MSE - 均方误差 \[MSE = \displaystyle\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}(y_i - \hat{y_i})^2 \]MSE是用 真实值 - 预测值 然后平方后求和平均，常用线性回归的损失函数。 在线性回归时我们希望损失函数最小，从而判断测试集的损失值有多少。 # 数学公式计算 MSE = np.sum((y_pred-y_test)*
截断误差：是指计算某个算式时没有精确的计算结果，如积分计算，无穷级数计算等，使用极限的形式表达的，显然我们只能截取有限项进行计算，此时必定会有误差存在，这就是截断误差。 舍入误差：是指由于计算机表示位数的有限，很难表示位数很长的数字，这时计算机就会将其舍成一定的位数，引起
ML：根据不同机器学习模型输出的预测值+且与真实值相减得到绝对误差对比+误差可视化 目录 输出结果 实现代码 输出结果 实现代码 # -*- coding: utf-8 -*- #ML：根据不同机器学习模型输出的预测值+且与真实值相减得到绝对误差对比+误差可视化 #Model_compari
一、数据预处理 获取数据查看数据基本情况info()/head()/describe()缺失值处理（删除/填充/承认缺失值存在）、异常值处理（删除/保留/处理到一定范围内）类别型数据处理、时间型数据处理、转换变量类型、对数据进行分箱/分桶/离散化分类建模，分析样本是否不均衡（过抽样，欠抽样/正负样本
转自链接：https://blog.csdn.net/m0_37138008/article/details/102527468 声明：本文只是为方便自己回顾，如有冒犯之处，请留言，会尽快删除。 1. 均方根误差（RMSE） Root Mean Square Error,均方根误差 是观测值与真值偏差的平方和与观测次数m比值的平方根。 是用来衡量观测值同真值之间
数值分析1-内容简介 知识框架基础概念误差基础概念误差估计范数谱基础矩阵 矩阵的变换与计算常微分方程数值积分与微分数据的插值与拟合线性方程组与非线性方程组 知识框架 基础概念 误差基础概念 分类: 模型误差, 观测误差, 舍入误差, 截断/方法误差 (1) 模型误差：实际
以下伪码来自某《数值线性代数》教科书，非原创 乘幂法 function [a,k,er]=Power(A) %定义乘幂法函数文件 %a:表示该方法下矩阵A的最大特征值 %k:表示停机时实际的迭代次数 %er:表示停机时实际的绝对误差 tol=1e-6;%绝对误差限 [n,m]=size(A); if n~=m %判断输入的合法性
在任何系统中，测量结果都有误差。 对某量进行科学分析，合理进行测量误差及测量不确定度的估计是第一步。误差理论是保证和提高测量准确性的必要的理论依据，需要对误差的产生原因。我们需要设法减小测量误差，提高测量精度。 1.基本概念 量：现象、物质之间可定性区别和定量确定的属性
1、何为传感器的动态特性？动态特性的技术指标有哪些？ 2、传感器的线性度是怎样确定的？拟合直线的确定有哪几种常用方法？ 3、一阶传感器怎样确定输入信号频率范围？ 4、一台精度等级为0.5级、量程范围600~1200℃的温度传感器，他最大允许绝对误差是多少？检验时某点最大绝对误差是4℃，问此表是
