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深度学习: 回归分析 评价方法

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JNingWei
发布2018-09-28 15:37:46
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发布2018-09-28 15:37:46
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概念

  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MAEMSE

对照表

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}

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原始发表:2017年09月14日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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