mean-square error的意思|示意
均方差
mean-square error的用法详解
Mean-square error (MSE)是一种常用的统计量，用于测量估计值与真实值之间的差异。在机器学习和其他预测算法领域中，MSE广泛用于评估模型的精确度和预测能力。
MSE的定义为：预测值与真实值误差平方的平均值。对于一组n个样本，MSE的计算如下：
$$ MSE = frac{1}{n} sum_{i=1}^{n}{(y_i - hat{y_i})^2} $$
其中，$y_i$表示真实标签，$hat{y_i}$表示模型预测标签。
MSE的值越小，表示模型的性能越好。因此，在训练和测试模型时，MSE通常被用作损失函数来优化模型参数和预测分数。
除了MSE，还有其他常用的评估指标，如平均绝对误差（MAE）和R-squared。每种指标都有其适用的情况和优缺点，根据具体问题选择合适的指标非常重要。
总之，MSE是一种常用的评估指标，可用于测量模型预测准确度。在算法开发和数据科学领域中，掌握MSE的概念和计算方法是非常重要的。
mean-square error相关短语
1、 mean square error 均方差,均方误差,均方误
2、 root mean square error 均方根误差,中误差,均方误差
3、 mean square error of height 高程中误差
4、 mean square error of azimuth 方位角中误差
5、 mean-square error criterion 均方误差准则
6、 Minimum Mean Square Error 最小均方差,最小平均方差,最小均方误差合并
7、 least-mean-square-error criterion 最小均方差准则
8、 normalized mean square error 规范均方差,归一化均方误差,规格化均方差,标准均方误差
mean-square error相关例句
The method focuses on minimizing the ensemble mean square error of the estimation.
该方法可以估计的总体均方误差最小.
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It performs better than widely used mean square error and peak signal to noise ratio.
该方法性能高于常用的均方误差和峰值信噪比图像质量评价方法,且简单有效.
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This thesis uses the Mean Square Error Method, and it constructs the Revised MSB criterion.
这些准则以及方法都会依赖于回归模型的分布, 参数的估计以及检验的分布.
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