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RMSE、MSE、MAE、SD 简单介绍

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发表于 2025-2-20 14:09:48 | 显示全部楼层 |阅读模式
RMSE(Root Mean Square Error)均方根误差

衡量观测值与真实值之间的偏差。

常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。

QQ截图20250220140650.jpg

MSE(Mean Square Error)均方误差

MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。

通过平方的形式便于求导,所以常被用作线性回归的损失函数。MSE的值越小,说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。

QQ截图20250220140656.jpg

MAE(Mean Absolute Error)平均绝对误差

是绝对误差的平均值。

可以更好地反映预测值误差的实际情况。

QQ截图20250220140704.jpg

SD(Standard Deviation)标准差

方差的算术平均根。

用于衡量一组数值的离散程度。

QQ截图20250220140712.jpg




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 楼主| 发表于 2025-2-20 14:37:07 | 显示全部楼层
MSE(Mean Square Error)均方误差计算

Python 版本

.NET/C# 版本(两种实现)

QQ截图20250220143555.jpg

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 楼主| 发表于 2025-2-20 14:43:08 | 显示全部楼层
Math.NET的统计函数类

Math.NET在MathNet.Numerics.Statistics命名空间中的基本数据统计类及作用介绍如下,静态类中的方法基本上都可以直接作为扩展方法使用:

1.Statistics类,基础的数据集统计,如最小值,最大值,平均值,总体方差,标准差等等。为静态类,注意Statistics是一个总体的统计类,其很多函数的调用都是根据数据集的类型分开调用StreamingStatistics和ArrayStatistics;

2.StreamingStatistics,静态类,是流数据集的统计,适合于一些大数据集,不能一次性读入内存的情况;

3.ArrayStatistics,静态类,是普通的未排序数组数据集的统计,一次性都加载在内存,因此计算比较方便;

4.SortedArrayStatistics,静态类,是排序数组数据集的统计;

5.DescriptiveStatistics,非静态类,与Statistics类的功能类似,但不一样的是Statistics是静态方法,一一计算,而该类是初始化的时候,可以一次性计算所有的指标,直接通过属性进行获取。

6.RunningStatistics,非静态类,和Statistics类功能差不多,但允许动态更新数据,进行再次计算;

参考:

https://www.cnblogs.com/asxinyu/p/Dotnet_Opensource_MathNet_Basic_Statistics_10.html
https://www.mathdotnet.com/
https://github.com/mathnet
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 楼主| 发表于 2025-2-20 14:48:23 | 显示全部楼层
RMSE(Root Mean Square Error)均方根误差

python 版本

.NET/C# 版本

如下图:

QQ截图20250220144605.jpg

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