Python中的均方误差

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训练数据的均方误差与测试数据的均方误差相差很大

python、tensorflow、regression、tensor

这是我的结果值Model1测试均方误差：72018955075415565139968.00测试分数：-236446352571492139008.00我使用的是tensorflow 1.13.1和python 3.7

浏览 5提问于2019-10-16得票数 1

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在深度学习中，错误函数和损失函数有什么区别？

deep-learning

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。数学的答案将受到高度赞赏。

浏览 2提问于2019-09-10得票数 0

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橙类产品中的袋外误差

random-forest、orange

小部件测试和评分只报告均方误差、均方误差、平均绝对误差、确定系数和均方偏差。

浏览 0提问于2021-01-31得票数 2

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为什么curve_fit返回的结果与Excel Trendline有很大不同？

python、curve-fitting

在使用我的数据集时，我注意到Excel趋势线拟合给出的结果与python中的curve_fit有很大不同： Excel指数趋势线给出了以下方程y= 0.00002178exp(0.53759216x)，其中a= 0.00002178，b= 0.53759216 Python curve_fit (无约束)结果为a= 0.19807362，b= 0.25736161 绘制时，Python解决方案似乎不如Excel准确下面是我的代码： df = pd.r

浏览 67提问于2019-10-15得票数 1

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R中多元线性回归的交叉验证

r、regression、forecasting、cross-validation

我目前正在做一个大学项目，预测24/7商店的顾客数量。我正在使用一家商店的数据，其中包含(除其他外)某一年的每一个客户得到服务的日期和时间。| 2 | 12 | 31 | 14 | 10.1 | 0 一年中的每一个小时，我都有顾客的数量以及相应的天气数据。

浏览 10提问于2017-01-03得票数 1

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毫升模型给我零精度

python、tensorflow、machine-learning、keras

metrics=["accuracy"])yp=model.predict(sd)但是当模型开始训练时，它给了我精确的零和损失是难以置信的

浏览 4提问于2020-03-09得票数 1

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为什么超声图像的PSNR降低？

image、matlab、image-processing

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 *3x3<em

浏览 3提问于2013-11-24得票数 3

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从R中的主成分回归中提取最低MSEP

我想从主成分回归中提取最低的MSEP。在下面的示例中，我想添加一行代码，它将会显示“x中的最佳均方误差是用y个组件生成的”，其中x是MSEP_object中的最小CV均方误差(未调整的CV)，y是产生该均方误差的组件数。

浏览 40提问于2017-08-03得票数 0

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python、numpy、scikit-learn

我正在尝试制作一个函数，它将计算y(真实值)和y_pred (预测值)的均方误差，而不是使用sklearn或其他实现。range (len(y)): mse = ((y - y_pred) ** 2).mean(y) return mse 你能纠正我在计算中做错了什么吗

浏览 26提问于2016-08-21得票数 8

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成本函数&均方误差公式

machine-learning、data-science

我是机器学习和统计的新手，对成本函数&均方误差(MSE)公式感到困惑。在斯坦福大学的机器学习课程中，成本函数公式如下所示：在其他一些来源，成本函数被称为均方误差(MSE)，并给出了如下图所示的公式。均方误差公式什么将是成本函数公式&是成本函数和MSE不同或相同。请让我知道为什么公式是不同的。

浏览 5提问于2018-05-21得票数 2

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StatsModels多元回归的RSME和标准差的求取

python、pandas、regression、statsmodels、standard-deviation

我目前有一个多元回归，根据预期寿命和影响它的变量生成OLS摘要，但是不包括RMSE或标准差。状态模型是否有rsme库，是否有方法计算与我的代码的标准偏差？我已经找到了这个问题的一个前面的例子：，我阅读了statsmodels页面：和测试--我仍然无法解决这个问题。

浏览 8提问于2021-07-26得票数 0

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自由人mse和mse有什么区别？

scikit-learn、statistics

sklearn提供的描述如下：我不明白什么是不同<

浏览 1提问于2019-03-12得票数 5

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如何让标量对齐两个数组

arrays、algorithm、optimization

对于给定的两个等长数组A和B，A和B的长度都大于1。这两个数组都是浮点数，可以是负数也可以是正数。均方误差是均方误差。A= argmin((sum_{i=0}^{N-1}(A_i-aB_i)^2)/N)其中N是数组的长度。有没有更好<em

浏览 13提问于2017-01-25得票数 1

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为什么在模型中添加了一些指标后，损失图就消失了？

python、keras、tensorflow2.0、tf.keras

在评估为下面的回归问题合成的训练模型的过程中，我在绘制结果history时有些困惑。validation_data=(X_valid, y_valid)) plt.grid(True) plt.show() 最终的图如预期的那样包括但是，一旦我向我的模型添加了一个metrics，比如说tf.keras.metrics.MeanSquaredError()，生成的结果图就是 import pand

浏览 32提问于2021-05-06得票数 0

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自定义损失函数Tensorflow / Keras惩罚相对距离

python、tensorflow、keras、neural-network、loss-function

我构建了一个具有三个输出类的tensorflow神经网络。我的损失函数目前是val_mean_absolute_percentage_error，因为不是绝对距离，而是目标和预测变量之间的相对距离很重要。但是，平均绝对百分比误差计算如下并不完全适合我的问题，因为如果使用y_pred > y_test，它会受到更强的惩罚示例1：y_test = 5, y_pred = 2 -->

浏览 1提问于2020-09-29得票数 0

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将网络错误显示为单个值

neural-network、gradient-descent、mini-batch-gradient-descent、implementation

我使用过的其他神经网络通常会将每批处理后的错误/损失显示为一个十进制值，我想实现这个功能，但我不确定如何实现。我知道(y - \hat{y})^2给出了平方误差，对于带有m神经元的输出层，您应该有一个大小为m的误差向量。但是，如何将错误向量显示为一个值？

浏览 0提问于2020-04-24得票数 1

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python中的无偏方差估计(n-1)模拟失败

python、statistics

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。)这将导致：Variance wins: 437 但它应该是相反的:我预计有偏方差比使用(n-1)计算的无偏方差更差。因此，它应该更接近真实的总体方差(realvariance)，而不是有

浏览 2提问于2018-04-20得票数 1

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