根据RMSE=sqrt(mse(label,YPred))求MAE
时间: 2024-05-29 11:12:45 浏览: 20
无法根据RMSE=sqrt(mse(label,YPred))求MAE。RMSE和MAE是两个不同的评估指标,无法直接相互转换。
RMSE表示均方根误差,是预测值和真实值之间差值的平方和的平均值的平方根。而MAE表示平均绝对误差,是预测值和真实值之间差值的绝对值的平均值。
因此,要计算MAE需要使用另外的公式,即MAE=mean(abs(label-YPred))。
相关问题
关于机器学习中计算MSE,RMSE,MAE的具体题型
好的,以下是关于机器学习中计算MSE、RMSE和MAE的具体题型:
1. 假设有以下4个数据点:(2, 4), (4, 5), (5, 7), (6, 8),请计算它们的MSE、RMSE和MAE。
答案:
MSE = (1/4) * [(4-4)^2 + (5-5)^2 + (7-7)^2 + (8-8)^2] = 0
RMSE = sqrt(0) = 0
MAE = (1/4) * [abs(4-4) + abs(5-5) + abs(7-7) + abs(8-8)] = 0
2. 假设有以下5个数据点:(1, 3), (2, 5), (3, 7), (4, 9), (5, 11),请计算它们的MSE、RMSE和MAE。
答案:
MSE = (1/5) * [(3-(1*2+1))^2 + (5-(2*2+1))^2 + (7-(3*2+1))^2 + (9-(4*2+1))^2 + (11-(5*2+1))^2] = 0.2
RMSE = sqrt(0.2) = 0.4472
MAE = (1/5) * [abs(3-(1*2+1)) + abs(5-(2*2+1)) + abs(7-(3*2+1)) + abs(9-(4*2+1)) + abs(11-(5*2+1))] = 0.6
3. 假设有以下3个数据点:(1, 2), (2, 3), (3, 5),请计算它们的MSE、RMSE和MAE。
答案:
MSE = (1/3) * [(2-(1*1+1))^2 + (3-(2*1+1))^2 + (5-(3*1+1))^2] = 0.6667
RMSE = sqrt(0.6667) = 0.8165
MAE = (1/3) * [abs(2-(1*1+1)) + abs(3-(2*1+1)) + abs(5-(3*1+1))] = 0.6667
希望这些例子能够帮助你更好地理解如何计算MSE、RMSE和MAE。
MAE、MSE、RMSE
MAE、MSE和RMSE是常用的评估回归模型拟合度的指标。
1. MAE(Mean Absolute Error,平均绝对误差)是预测值与实际观测值之间差异的平均绝对值。它衡量了预测值与实际值之间的平均误差大小,其值越小表示模型的拟合程度越好。
2. MSE(Mean Squared Error,均方误差)是预测值与实际观测值之间差异的平方的平均值。它衡量了预测值与实际值之间的平均误差的平方大小,其值越小表示模型的拟合程度越好。
3. RMSE(Root Mean Squared Error,均方根误差)是MSE的平方根。它衡量了预测值与实际值之间的平均误差的平方根大小,其值越小表示模型的拟合程度越好。
以下是一个示例,演示如何计算MAE、MSE和RMSE:
```python
import numpy as np
# 实际观测值
actual_values = np.array([3, 5, 7, 9, 11])
# 预测值
predicted_values = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
# 计算MAE
mae = np.mean(np.abs(actual_values - predicted_values))
print("MAE:", mae)
# 计算MSE
mse = np.mean((actual_values - predicted_values) ** 2)
print("MSE:", mse)
# 计算RMSE
rmse = np.sqrt(mse)
print("RMSE:", rmse)
```
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