绘制性能MSE、RMSE

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r、ggplot2、bar-chart

如下所述，该数据框架由4个方法和每个方法的3个性能度量组成。我希望每个方法都有一个条形图，如下所示： Method MSE RMSE MAE Baseline 42674.68 206.58

浏览 4提问于2016-08-05得票数 0

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模型与RMSE的比较

regression、data-science、random-forest、data-science-experience、model-comparison

然后，我试着比较了RMSE的8种型号。但最后，我不知道我应该选择哪种模式。

浏览 4提问于2018-10-18得票数 0

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用MSE或RMSE衡量分类/聚类任务的性能？

performance、classification、cluster-analysis、mean-square-error

对于两个简单的聚类和分类任务，我采用了K-均值和MLP算法.我搜索了许多文献，我发现一些研究人员使用MSE和其他RMSE来比较方法和结果。在聚类/分类性能度量方面，MSE和RMSE之间是否有逻辑和理论上的区别？例如，如果我们的数据集在0.1之间规范化，或者没有规范化，那么哪一个是合适的？MSE/RMSE是否依赖于特性的规范化？

浏览 4提问于2014-10-18得票数 0

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h2o AutoML vs h2o XGBoost -模型度量

python、h2o、automl

H2O XGBoost在几秒钟内就结束了，而AutoML则需要多长时间(20分钟)，并且总是给我带来更糟糕的性能。label_column, training_frame=h2o_frame) MRD = xgb.mean_residual_deviance()MSE= xgb.mse()RMSLE= xgb.rmsle() header = ['model'

浏览 1提问于2019-08-20得票数 1

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从混淆矩阵求RMSE和R-平方

multiclass-classification、confusion-matrix

我正在计算R-平方和RMSE。是否有一种从混淆矩阵直接计算RMSE和R-平方的方法？RMSE = sqrt(immse(Ypred, Ytest)) 然而，这是行不通的。

浏览 0提问于2016-12-05得票数 2

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基于XGBoost的时间序列

time-series、xgboost、metrics

在一些时间序列数据上，我正在使用XGBoost，并且得到了大量的RMSE值：我缩放了所有数据(包括目标)，得到了0到1之间值的逻辑结果：我不确定是否可以说我的模型是准确的，根据缩放的数据值

浏览 3提问于2022-05-30得票数 0

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K-最近邻模型不起作用。不再支持向.loc或任何缺少标签的[]传递列表

python、function、machine-learning、data-science、nearest-neighbor

two_mse_values = list() two_mse_values.append(rmse) two_lowest_k = 1 for

浏览 2提问于2021-01-19得票数 0

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用Matplotlib绘制python中的多条曲线图

python、matplotlib、plot、smoothing

我试图在一个数字中绘制3条损失曲线。我有以下问题。 0.000060323,0.000059579,0.000058972,0.000058476] 0.000335913,0.000006180,0

浏览 0提问于2019-05-31得票数 1

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Pyspark -使用dataframe中其他两个列的RMSE创建新列

python、pyspark

我还想找出RMSE/平均值、平均绝对误差、平均绝对误差/平均值、中位数绝对误差和中位数百分比误差，但一旦我弄清楚如何计算其中一个，我就应该擅长其他的。

浏览 39提问于2020-04-11得票数 0

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线性回归中MSE和RMSE的计算

python、machine-learning、scikit-learn、scipy、linear-regression

使用scipy，真值和预测值似乎很容易提取(如果我做得正确)，但在sklearn代码中，当我试图计算MSE和RMSE时，我收到了一个错误。= mean_squared_error(true_val, predicted_val)print('Root mean square error:',rmse)from sklearn impor

浏览 0提问于2021-11-04得票数 2

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自定义RMSE不同于取内置Keras MSE的根进行相同的预测

python、machine-learning、keras

我定义了一个自定义的RMSE函数： return K.sqrt(K.mean(K.square(y_pred - y_true)))keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred)mse:115.7218 - rmse: 8.0966 现在，当我取MSE</em

浏览 1提问于2019-09-27得票数 9

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困境库存中的线性回归模型

machine-learning、linear-regression

我正在尝试分析综合影院中的空位问题，并建立一个机器学习模型，该模型可以预测给定的一天会有多少空位。线性回归模型在这里是完美的吗？

浏览 37提问于2018-10-21得票数 -1

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线性回归中一般使用RMSE而不是MSE的原因

machine-learning、linear-regression、mse、rmse

在线性回归中，为什么我们通常使用RMSE而不是MSE？我所知道的基本原理是，通过梯度下降来最小化RMSE中的错误而不是MSE中的错误是容易的，但是我需要知道确切的原因。

浏览 0提问于2020-01-19得票数 3

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当我修改“DecisionTreeRegressor”时，如何将max_depth的结果保存到不同的数组？

python、numpy、scikit-learn

y_train_pred = tree_reg.predict(X_train)tree_train_mse= mean_squared_error(y_train, y_train_pred)RMSE Train: 2178.5783334392877 # this is the value to save

浏览 1提问于2019-08-04得票数 0

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我试图根据以前的分区提供一个排名。

sql、teradata、window-functions、ranking

我试图更改排名列，而不是排序by RMSE ASC，而是order by RMSESum ASC (这是以前的partition by)….when --我这样做--我得到了一个错误：“有序分析函数不能嵌套fiscper, dmd_final_Fcst, sum_final_dmd_qty, Sum(RMSE) over (partition by material,

浏览 4提问于2020-12-31得票数 0

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对于时间序列模型，什么是坏的、好的和优秀的度量分数？

time-series、mse、rmse

我使用MSE、MAE、MAPE、RMSE并不是因为我对它们了解很多，因为我在许多其他项目中看到了这些度量标准。现在我有问题了，我需要解释结果。我搜索一些文章或一些研究，这些文章或研究将衡量标准的性能分为好的、坏的或优秀的。我现在发现的唯一材料就是这个一。用这种解释最好能为每个度量标准( MSE、MAE、MAPE、RMSE )提供这种正式或非正式的解释，专门用于时间序列预测问题。

浏览 0提问于2021-05-18得票数 2

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我需要基于回归找出随机森林的RMSE。type = "regression", data = train.data, ntree = 400, mtry = 20) 我是否需要在进一步的步骤中进行预测，以找出这一点的RMSE因为我会对测试数据进行预测，然后使用rmse = (actual，predicted)，这是我从“Metrics”包中下载的。此外，是12的种子，适用于具有1000个obs的数据。和20个变量？

浏览 344提问于2020-03-15得票数 1

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计算y_true和多y_preds之间的rmse* (mse)*

python-3.x、pandas、scikit-learn、mse

10.7311 2017/12/31 NaN 32.05 NaN

浏览 7提问于2022-11-02得票数 0

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循环使用if else和next R

r、for-loop、if-statement、nested-loops、next

其目的是在列表df中填充min、max、50percentile列rmse_1和rmse_2。 "percentile_50_1", "percentile_50_2")_", ta

浏览 1提问于2018-08-16得票数 0

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在Python中计算均方根误差并获得3D数组

python、numpy、math、sqrt

我有两个3d数组A A.shape=[335,71,57]和B B.shape=[335,71,57]，我用这种方法计算它们之间的均方根谢谢

浏览 27提问于2021-02-17得票数 1

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