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我想将我的预测结果与另一个人的预测结果进行比较。在文章中，作者说“均方根的相对百分比(RMS%)被用来评估性能”。这就是我想要将我的预测与之进行比较的地方。目前我正在计算均方根误差，但我不知道如何将其表示为百分比 这就是我使用Python计算均方根误差的方法 rmse = m
浏览 238提问于2019-03-24得票数 2
如果我将随机森林模型应用于R中的训练集，pred1 = predict(forest, newdata = dat)pred2 = forest$predicted
第二行和第三行是应用于相同数据集的相同模型，但为什么它们会给出不同的值？pred1用于与真实响应值比较并计算训练集的均方根误差，而pred2用于与真实响应值比较并计算测试
浏览 1提问于2018-11-17得票数 0
我想使用自己设计的成本函数。有没有人能帮我把回归模型的成本函数定义为均方根对数误差的代码
浏览 0提问于2019-08-16得票数 0
我想知道相机校准状态的精确度，单位是毫米。换句话说，2D图像中的X像素误差(均方根误差)与3D对象坐标系中以毫米为单位的距离对应的是什么？在OpenCV中，我可以根据calibrateCamera函数的均方根误差(像素单位)获得校准的精度。或者，我可以通过使用projectPoints将对象点重新投影到图像并将
浏览 1提问于2017-09-26得票数 0
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我目前有一个多元回归，根据预期寿命和影响它的变量生成OLS摘要，但是不包括RMSE或标准差。状态模型是否有rsme库，是否有方法计算与我的代码的标准偏差？我已经找到了这个问题的一个前面的例子：，我阅读了statsmodels页面：和测试--我仍然无法解决这个问题。
浏览 8提问于2021-07-26得票数 0
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两个信号之间的百分比差
、、、
为我想象中的一个简单的问题提前道歉，但是我不知道该怎么做。
我只想简单地计算两个信号之间的平均百分比差。到目前为止，我尝试过的方法已经计算出惊人的结果，大约相差200%。我的尝试如下： per(i) = abs((var1(i)-
浏览 0提问于2014-02-11得票数 0
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我目前正在做一个大学项目，预测24/7商店的顾客数量。我正在使用一家商店的数据，其中包含(除其他外)某一年的每一个客户得到服务的日期和时间。| 2 | 12 | 31 | 14 | 10.1 | 0
一年中的每一个小时，我都有顾客的数量以及相应的天气数据。
浏览 10提问于2017-01-03得票数 1
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毫升模型给我零精度
、、、
metrics=["accuracy"])yp=model.predict(sd)但是当模型开始训练时，它给了我精确的零和损失是难以置信的
浏览 4提问于2020-03-09得票数 1
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我试图手工计算星火(Scala2.11)上的均方根误差(RMSE)。作为上面的截图，我计算每一行的平方误差(SE)。predicted_with_sqr_err = predicted.withColumn("se", pow(($"medianHouseValue" - $"prediction"), lit(2)))
然后计算均方误差
浏览 2提问于2018-11-12得票数 1
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这个问题更多的是关于函数返回的retval。如果我理解正确的话，那就是“平均再投影误差。这个数字很好地估计了所找到的参数的精度，这应该尽可能接近于零。”例如，当我为我的罗技摄像头做这件事时：相机矩阵： [ 0.1. ]][ 0.19805527 -0.62915986 0.00924648
浏览 3提问于2015-04-14得票数 13
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我运行了一个网格搜索，它创建了x个深度网络(使用softmax作为输出，RELU用于隐藏层，以及梯度下降)，在预先指定的隐藏层中具有不同数量的隐藏节点。例如，如果我说检查所有单层模型，在这个例子中，网格搜索将创建100个深度网络，在单层中有1，2，3...100个隐藏节点。对于每个模型和每个时期，网格搜索将通过使用预先指定的批量大小的训练/测试数据的随机批次来训练模型并对其进行测试。然后，该程序在所有100个模型的每个训练周期后输出AUC值。
浏览 19提问于2016-09-13得票数 1
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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 =
浏览 1提问于2020-09-29得票数 0
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我正在开发基于历史数据的组织需求的LSTM预测模型！我得到的均方根误差(RMSE)分别为0.12和0.15训练和测试分数。
我的问题是如何根据上述RMSE值计算模型的准确性？
浏览 2提问于2021-09-02得票数 0
在对数据进行简单线性回归(OLS)后，此函数使用什么公式？有许多不同的预测区间公式，一些使用RMSE (均方根误差)，一些使用标准差等。特别是，我想知道它是使用这个公式还是其他什么：
注意x参数的标准差。
浏览 34提问于2018-02-15得票数 1
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我正在尝试计算我找到的几个选项的均方根对数误差，其中一个是使用sklearn度量: Mean _ 平方 _ 日志 _ 错误并取其平方根 np.sqrt(mean_squared_log_error(但我得到以下错误： Mean Squared Logarithmic Error cannot be used when targets contain negative values 我也尝试了Kaggle帖子中的一个解
浏览 216提问于2019-09-08得票数 2
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我对度量MAE和RMSE的概念有些陌生，因为我使用回归而不是分类，所以我知道使用这些度量而不是准确性是值得推荐的。我想知道如何测量我的模型的真实精度，标记集要么是-1，要么是1取决于指定的输入，我的模型线性地输出负数和正数。以下是在培训过程中返回的图表：
与训练和测试线相比，我的模型看起来不太合适，这也意味着RMSE是.5，不能再低一点？谢谢。
浏览 4提问于2022-02-19得票数 -3
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假设我们有以下信号：t = 0:0.001:1-0.001;它的光谱是
现在，如果我想计算峰值的大小，我知道正弦波模型的均方根(RMS)和振幅之间有某种关系，形成这个位置。例如:假设峰值至峰值为-1比1的正弦波的</em
浏览 3提问于2014-02-27得票数 0
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ANN正确分类实例的结果3183 76.203 %错误分类实例994 23.797 %平均绝对误差0.214均方根误差0.3349相对绝对误差58.6486 %KNN具有较高的精度，而ANN具有较低的</em
浏览 2提问于2013-05-30得票数 0
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RMSE是否除以观测值的平均值(或预测值)？我很困惑)？
SI = 25%可以接受吗？(这个模型够好吗？)
浏览 0提问于2021-12-16得票数 1
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