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我正在尝试为我的回归问题计算加权均方误差。我有y_true、y_predicted和y_wts numpy数组。每个数组的形状为(N,1)，其中N是样本数。y_true - y_predicted)**2, axis =0,我来测试这是因为tensorflow加权均方误差和sklearn指标均方误差(指定了权重列)之间的不匹配。请注意，当我没有指定权重列时，这种不匹配<
浏览 2提问于2017-09-29得票数 0
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滤波图像的均方误差(MSE)小于噪声图像的均方误差(MSE)，滤波图像的信噪比和峰值信噪比(PSNR)均大于噪声图像。
*质量测量*均方误差= 0.0080186峰值信噪比= 69.0898均方误差= 0.00257916信噪比= 74.4137
峰值信噪比= 74.01
浏览 3提问于2013-11-24得票数 3
在其他问题中，我读到了错误函数和损失函数之间的区别，但是我没有弄清楚准确的距离是多少。在外行术语中，我理解的误差函数用于计算预测输出和实际输出之间的距离，损失函数是该误差函数的平均值。
浏览 2提问于2019-09-10得票数 0
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目标函数与评价指标的匹配
、、、
例如，一个XGBoost模型是否可以以均方误差作为目标函数(将“目标”参数设置为reg: squared :回归和平方损失)，而交叉验证过程是基于显著不同的度量来评估的，例如伽马偏差(伽马回归的剩余偏差或者评价指标应该尽可能地与目标函数相匹配，因此需要选择均方误差作为评价指标。
浏览 0提问于2020-09-25得票数 3
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这是我的结果值Model1测试均方误差：72018955075415565139968.00测试分数：-236446352571492139008.00我不知道为什么打印这些值是因为过拟合？
浏览 5提问于2019-10-16得票数 1
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改进线性回归模型的技巧
、、、
下面是R平方和MSE值。训练集的$R^2$值: 0.7477
有人能给我一些建议来提高这个型号的效率吗？我得到了以下输出:训练集的均方误差: 5.468490570335696e-10训练集的R2值: 0.9275088299658416训练集的均方误差: 4.111793316375822e-10训练集的R2值: 0.9342888671422529。
浏览 0提问于2018-04-18得票数 3
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支持的标准是:弗里德曼的均方误差和改进分数为“friedman_mse”，均方误差为“均方误差”，平均绝对误差为“mae”。“friedman_mse”的默认值通常是最好的，因为在某些情况下它可以提供更好的近似。
谢谢!
浏览 1提问于2019-03-12得票数 5
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Matlab神经网络工具箱的查询
、、、、
如果有人使用了matlab中的神经网络工具箱，那么性能部分中的两个值意味着什么？比如考虑到这张图片：
性能部分的值为0.484和1.32e-07。这两个值是什么。其中的均方误差值。如果一个是均方误差值，那么另一个值是什么？
浏览 0提问于2015-10-25得票数 1
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EMA(x, 5)[1] NA NA NA NA 13.33400 13.22267 13.52844 14.44563 16.51042 16.88695这个输出可以由EMA(x, 5)产生，但是这个语句将再次计算整个向量的均方值由于我们已经在向量y中进行了前一天的均方均方</em
浏览 8提问于2021-01-14得票数 1
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1)多对一(损失是单个值的最小均方)损失函数是预测值及其实数的最小均方误差(因此，对应于位置n+1中的值)。在在线测试中，一个n值序列预测一个值(n+1)，该值与前一个序列连接，以预测下一个值(n+2)等等。在此基础上，计算了n + t值的整体轨迹。2)多对一(损失是多个值<
浏览 0提问于2020-03-27得票数 3
均方误差测量估计值和估计值之间的平均平方差。
估计值表示为\hat y，估计值表示为y。“平方损失”和“均方误差”之间的关系是什么？
浏览 0提问于2019-06-04得票数 5
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我发现了边缘检测图像相对于原始图像的熵、均方误差和PSNR值。我有不同的五种边缘检测图像，不同的阈值和西格玛值。为了找到阈值和西格玛的最佳组合，我需要找到最佳的边缘检测图像。如果没有目视检查，我能从上面的值中找到它吗？我从研究论文中发现，如果均方误差图像低，则检测到的边缘是好的。我能用这个概念吗？PSNR和熵是如何影响的？
浏览 0提问于2018-02-08得票数 0
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0, np.max(x), 1000) # create curve line of best fit
plt.plot(x_fit, func(x_fit, *popt), "b") 我的popt值是：array([-7.63283206e-01, 2.23580046e-04, 2.63164486e-01])，其中第一个值-7.63283206e-01是我希望它显示在图形中的截获。
浏览 23提问于2020-12-29得票数 0
我试图用Python3写一个小程序来模拟从随机数中采样。但这似乎与我的意图背道而驰。我做错了什么？这肯定是非常简单的，但我不明白。import statisticscounter = 0 l = [] l.append(random.randint(1,1000))
v = list(l)
v[:] = [(x-m)*
浏览 2提问于2018-04-20得票数 1
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多项式回归中的过拟合，比较训练集的均方误差和验证集的均方误差。
我不太理解这张图。在训练模型以学习参数时，我们必须设置λ=0，因为已经选择了λ的值并继续进行培训是没有意义的。，那么，随着λ值的变化，训练错误是如何变化的呢？将数据集划分为有效数据集和训练数据集，在训练集中对模型进行训练，并通过有效集验证验证结果。
浏览 3提问于2021-12-25得票数 1
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当我看到测试数据的均方误差时，它是非常低的(0.09) 当我在我的测试数据上看到我的r2_score时，它也非常少(0.05) 据我所知，当均方误差很低时，目前的模型是好的，但r2_score很小，这告诉我们模型不好我不知道我的回归模型是好是坏 一个好的模型是否具有较低的R平方值，或者一个较差的模型是否具有较低的均方差值？
浏览 47提问于2021-10-27得票数 2
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是否可以在模型的平均绝对误差或根均方误差与因变量统计量之间建立比率，以便对模型进行比较？模型平均Abs误差: 14831.26因变量计数: 2925.00因变量std dev: 79951.70因变量25%：129500.00因变量75%：213500.00
因变量最大值
浏览 10提问于2022-09-08得票数 0
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使用ridgeCV，可以方便地通过modell.ridge$RMSEP和model.ridge$SEP提取SEP和MSEP值。但是如何使用lassoCV？因此，必须能够提取这两个值！但是怎么做呢？MSEP =预测的均方误差；
RMSEP =预测的均方误差=根(MSEP)
浏览 0提问于2022-03-21得票数 0
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