归一化平均误差(NME)公式
时间: 2024-07-19 09:01:01 浏览: 140
归一化平均误差(Normalized Mean Error, NME)是一种评估预测值与真实值之间差距的指标,它主要用于衡量分类任务的性能。归一化使得结果不受原始数据规模影响,通常适用于多标签分类或像素级别的比较,如图像分割。NME的计算公式通常是:
NME = (1 / |T|) * ∑(i=1 to |T|) (||y_pred[i] - y_true[i]| / max_val)
其中:
- |T| 表示样本总数,
- y_pred[i] 是模型的预测值,
- y_true[i] 是真实的类别或标记,
- ||...|| 是元素间的某种度量,例如绝对值,
- max_val 是每个类别的最大可能值(对于二分类可以是1,多分类则是各类别标签的最大值)。
NME越小,表示预测结果与真实值的偏差越小,模型性能越好。
相关问题
java.net.UnknownHostException: nme-t: System error
java.net.UnknownHostException是一个Java异常,表示无法解析主机名。它通常发生在尝试通过主机名连接到网络资源时,但无法找到与该主机名对应的IP地址。
这个异常可能是由于以下原因引起的:
1. 主机名拼写错误或不存在。
2. DNS服务器无法解析主机名。
3. 网络连接问题。
以下是一个示例代码,演示了当发生java.net.UnknownHostException时的处理方法:
```java
try {
// 尝试连接到主机
Socket socket = new Socket("nme-t", 80);
// 连接成功
// 执行其他操作
} catch (UnknownHostException e) {
// 主机名无法解析
System.err.println("Unknown host: " + e.getMessage());
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
// 其他IO异常
e.printStackTrace();
}
```
在上面的代码中,我们使用Socket类尝试连接到主机名为"nme-t"的主机的80端口。如果主机名无法解析,将抛出UnknownHostException异常。我们可以在catch块中处理这个异常,并打印出错误消息。
python人力资源数据分析,实现数据可视化,附代码
好的,以下是使用Python实现人力资源数据分析和数据可视化的示例代码,供您参考:
首先,我们需要安装需要用到的Python库,比如pandas、matplotlib和seaborn。可以在命令行中输入以下命令来安装:
```
pip install pandas matplotlib seaborn
```
接下来,我们可以使用pandas库读取和处理数据,使用matplotlib和seaborn库进行数据可视化:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 读取人力资源数据
data = pd.read_csv("hr_data.csv")
# 数据清洗和整理
data = data.dropna() # 删除缺失值
data = data[data["last_evaluation"]<=1][data["salary"]!="nme"] # 删除异常值
# 数据分析
avg_salary = data.groupby("department")["salary"].value_counts().unstack() # 计算不同部门的薪资分布
avg_salary.plot(kind="bar") # 绘制柱状图
avg_evaluation = data.groupby("department")["last_evaluation"].mean() # 计算不同部门的平均评分
sns.barplot(x=avg_evaluation.index, y=avg_evaluation.values) # 绘制条形图
# 数据可视化
plt.show() # 显示图表
```
以上代码可以读取名为“hr_data.csv”的人力资源数据文件,进行数据清洗和整理,然后计算不同部门的薪资分布和平均评分,并绘制柱状图和条形图。最后,调用plt.show()函数显示图表。您可以根据需要修改代码,实现更加复杂的数据分析和可视化。
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