学做网站培训上海,互联网+体育消费,网站备案代理公司,西安网站建设l西安搜推宝网络决定差异最小的标准通常依赖于您的具体问题和任务。以下是一些常见的用于评估预测性能的标准和思路#xff1a;
1. **均方根误差 (RMSE):** RMSE 是预测值和真实值之间差异的平方的平均值的平方根。它对较大的误差更加敏感。 from sklearn.metrics import mean_squared_error…决定差异最小的标准通常依赖于您的具体问题和任务。以下是一些常见的用于评估预测性能的标准和思路
1. **均方根误差 (RMSE):** RMSE 是预测值和真实值之间差异的平方的平均值的平方根。它对较大的误差更加敏感。 from sklearn.metrics import mean_squared_errorrmse mean_squared_error(result_df[Real_Data], result_df[Predicted_Data], squaredFalse)2. **平均绝对误差 (MAE):** MAE 是预测值和真实值之间绝对差异的平均值。它对异常值不太敏感。 from sklearn.metrics import mean_absolute_errormae mean_absolute_error(result_df[Real_Data], result_df[Predicted_Data])
3. **平均百分比误差 (MAPE):** MAPE 表示平均预测误差的百分比。它在百分比方面提供了直观的度量。 def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred): y_true, y_pred np.array(y_true), np.array(y_pred)return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100mape mean_absolute_percentage_error(result_df[Real_Data], result_df[Predicted_Data])
4. **决定系数 (R-squared):** 决定系数表示模型能够解释目标变量方差的百分比。取值范围在0到1之间越接近1表示模型拟合得越好。 from sklearn.metrics import r2_scorer_squared r2_score(result_df[Real_Data], result_df[Predicted_Data])
您可以选择一个或多个这些指标具体取决于您关心的方面。例如如果您更关注异常值可能更倾向于使用 MAE 或 MAPE如果您关心整体趋势和波动可能更倾向于使用 RMSE 或 R-squared。在选择标准时最好根据您的问题领域和任务目标来权衡不同的性能指标。
