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MSE: Mean Squared Error 均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值; MSE可以评价数据的变化程度,MSE的值越小,说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。 MSE=1N∑t=1N(observedt−predictedt)2RMSE 均方误差:均方根误差是均方误差的算术平方根 RMSE=1N∑t=1N(observedt−predictedt)2‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾⎷MAE :Mean Absolute Error 平均绝对误差是绝对误差的平均值 平均绝对误差能更好地反映预测值误差的实际情况. MAE=1N∑i=1N∣(fi−yi)∣fi 表示预测值, yi 表示真实值; SD :standard Deviation 标准差:标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组组数据,标准差未必相同。 SD=1N∑i=1N(xi−u)2‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾⎷ u 表示平均值(u=1N(x1+.....xN)) |
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