在回归(Regression)方法中,我们预测一系列连续的值,在预测完后需要评价预测结果的好坏。关于这个评价标准,目前学术界有多种标准。在深度学习中最常见的是MAE
和MSE
。
回归分析中的评价方法 | 公式 | 互相转换 |
---|---|---|
MAE | 1n∑ni=1∣y−y^∣1n∑i=1n∣y−y^∣\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n\mid{y}-\hat{y}\mid | |
MSE | 1n∑ni=1⟮y−y^⟯21n∑i=1n⟮y−y^⟯2\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n{\lgroup{y}-\hat{y}\rgroup}^2 | MSE==RMSE2MSE==RMSE2{MSE} == {RMSE}^2 |
RMSE | 1n∑ni=1⟮y−y^⟯2−−−−−−−−−−−−−√1n∑i=1n⟮y−y^⟯2\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n{\lgroup{y}-\hat{y}\rgroup}^2} | RMSE==MSE−−−−−√RMSE==MSE{RMSE} == \sqrt{MSE} |