本文主要是介绍残差平方和(RSS)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
残差平方和(RSS)
等同于SSE(误差项平方和)
实际值与预测值之间差的平方之和。
MSE: Mean Squared Error
均方误差是RSS的期望值(或均值);
MSE可以评价数据的变化程度,MSE的值越小,说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。
RMSE
均方根误差:均方根误差是均方误差的算术平方根
MAE :Mean Absolute Error
平均绝对误差是绝对误差的平均值
平均绝对误差能更好地反映预测值误差的实际情况.
SD :standard Deviation
标准差:标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组组数据,标准差未必相同。
参考:https://blog.csdn.net/qq_31821675/article/details/82025527
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