深度学习的MSE和MAE是什么
时间: 2023-12-24 22:21:16 浏览: 43
MSE和MAE都是衡量模型预测误差的指标,其中MSE表示均方误差(Mean Squared Error),MAE表示平均绝对误差(Mean Absolute Error)。
MSE是将每个样本的预测值与真实值之差平方后求平均值得到的,因此MSE对误差较大的样本更加敏感。MSE的计算公式为:
MSE = 1/n * Σ(yi - y^i)²
其中n表示样本数量,yi表示第i个样本的真实值,y^i表示第i个样本的预测值。
MAE是将每个样本的预测值与真实值之差取绝对值后求平均值得到的,因此MAE对误差较小的样本更加敏感。MAE的计算公式为:
MAE = 1/n * Σ|yi - y^i|
同样,其中n表示样本数量,yi表示第i个样本的真实值,y^i表示第i个样本的预测值。
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R2值的计算方式是通过比较模型的预测值与实际观测值之间的差异来评估模型的拟合程度。计算公式是R2 = 1 - (SSres / SStot),其中SSres表示残差平方和,SStot表示总平方和。
需要注意的是,R2值只能对线性模型进行评估,在非线性模型中,R2值可能会失去其解释力。因此,在使用深度学习模型时,需要综合考虑其他评价指标,例如均方误差(MSE)或平均绝对误差(MAE)等,以全面评估模型的性能。
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