RMSE均方根误差学习笔记

简介: 1.均方根误差,它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根,在实际测量中,观测次数n总是有限的,真值只能用最可信赖(最佳)值来代替.方根误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感,所以,均方根误差能够很好地反映出测量的精密度。

1.均方根误差它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根,在实际测量中,观测次数n总是有限的,真值只能用最可信赖(最佳)值来代.方根误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感,所以,均方根误差能够很好地反映出测量的精密度。均方根误差,当对某一量进行甚多次的测量时,取这一测量列真误差的均方根差(真误差平方的算术平均值再开方),称为标准偏差,以σ表示。σ反映了测量数据偏离真实值的程度,σ越小,表示测量精度越高,因此可用σ作为评定这一测量过程精度的标准。

                       Root mean square error (RMSE)+Pearson correlation coefficient (r)+Nash-Sutcliffe coefficient (E) - 云卷云舒 - 飞龙在天的小窝儿^_^

2.均方根值(RMS)也称作为效值它的计算方法是先平方、再平均、然后开方。

                   均方根值(RMS)+ 均方根误差(RMSE)+标准差(Standard Deviation) - 云卷云舒 - 飞龙在天的小窝儿^_^
3.标准差(Standard Deviation),标准差是方差的算术平方根,也称均方差(mean square error),是各数据偏离平均数的距离的平均数,它是离均差平方和平均后的方根,用σ表示,标准差能反映一个数据集的离散程度
                    均方根值(RMS)+ 均方根误差(RMSE)+标准差(Standard Deviation) - 云卷云舒 - 飞龙在天的小窝儿^_^
目录
相关文章
|
9月前
|
机器学习/深度学习
299: 平方和
299: 平方和
MATALB运用——最小二乘法拟合
MATALB运用——最小二乘法拟合
154 0
|
9月前
R语言Poisson回归的拟合优度检验
R语言Poisson回归的拟合优度检验
|
机器学习/深度学习 开发者 Python
Normalized RMSE
Normalized RMSE(Root Mean Square Error)是一种常用的用于评估预测模型的指标,它是在 RMSE 的基础上进行了归一化处理,使得不同数据集之间的 RMSE 可以进行比较。
1009 2
|
存储 C++
精度误差问题与eps
精度误差问题与eps
167 0
|
数据可视化
L1、L2范数理解--Ridge以及Lasso回归
L1、L2范数理解--Ridge以及Lasso回归
188 0
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
基于像素级图像融合的评价指标,包括均方误差,信噪比,熵附matlab代码
基于像素级图像融合的评价指标,包括均方误差,信噪比,熵附matlab代码
|
机器学习/深度学习 算法 开发者
误差反向传播-4|学习笔记
快速学习误差反向传播-4
误差反向传播-4|学习笔记
|
机器学习/深度学习 算法 C++
误差反向传播算法-3| 学习笔记
快速学习误差反向传播算法-3。
误差反向传播算法-3| 学习笔记
|
Python
Python编程:方差、标准差、均方差、均方根值、均方误差、均方根误差
Python编程:方差、标准差、均方差、均方根值、均方误差、均方根误差
355 0
Python编程:方差、标准差、均方差、均方根值、均方误差、均方根误差

热门文章

最新文章