预测评价指标

最新推荐文章于 2024-10-23 11:23:36 发布
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时间序列预测之区间预测方法（PIs:MVE&Delta&Bayesian&Bootstrap&LUBE）
wherewegogo的博客
12-01 3万+
文章目录前言一、预测区间的评价指标1.PICP(PI coverage probability)2.PINAW(PI normalized averaged width)3.CWC(coverage width-based criterion)4.ACE(average coverage error)5.AIS(average interval score)6.MPICD(mean PI centre deviation)二、区间预测方法综述1.Mean Variance Estimation(MVE)2.
预测评价指标：MSE,RMSE,MAE，MAPE，SMAPE
qq_31244453的博客
03-11 3万+
目录 前言 MSE RMSE MAPE SMAPE Python程序 前言 分类问题的评价指标是准确率，回归算法的评价指标是MSE,RMSE，MAE.测试数据集中的点，距离模型的平均距离越小，该模型越精确。使用平均距离，而不是所有测试样本的距离和，因为受样本数量影响。 假设： MSE 均方误差(Mean Square Error) 范围[0,+∞],当预测值与真实值完全吻合时等于0，即完美模型；误差越大，该值越大，模型性能越差。 RMSE 均方根误差(Root Mean
预测问题评价指标：MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE
12-21
MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE 以上是对于预测问题的评价指标。 1.平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE） 误差越大，该值越大。 2.均方误差（Mean Squared Error, MSE） 误差越大，该值越大。 SSE(和方差)与MSE之间差一个系数n，即SSE = n * MSE，二者效果相同。 3.均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE） 是MSE的算数平均根 误差越大，该值越大。 4.平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE） 注意：当真实值有数据等
模型评估指标总结（预测指标、分类指标、回归指标）
m0_49866160的博客
03-18 4万+
关于模型指标评估总结，涉及预测指标（MAE/MSE/RMSE/等）、分类指标（PR曲线、ROC曲线和AUC曲线）和回归指标（MAE、MSE），还有深度学习中的一些概念如：KL散度、JS散度、常用损失函数，鲁棒性与泛化性
机器学习：预测评估8类指标
m0_37228052的博客
07-03 7637
机器学习：8类预测评估指标。
基于卷积神经网络(CNN)时间序列预测 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替
08-25
在这个项目中，我们将探讨如何利用CNN对时间序列数据进行预测，并通过一系列评价指标来评估模型性能。 首先，我们来看一下CNN模型的基础结构。CNN通常包含卷积层、池化层、全连接层和输出层。卷积层通过滤波器（或...
基于卷积神经网络(CNN)多变量时间序列预测，卷积神经网络(CNN)多维时间序列预测 评价指标包括:R2、MAE、MSE、R
08-25
本话题将深入探讨如何利用CNN进行多变量时间序列预测，并介绍相关评价指标。 一、卷积神经网络（CNN）原理 CNN的核心在于卷积层和池化层。卷积层通过滤波器（或称卷积核）对输入数据进行扫描，提取特征；池化层则...
机器学习中的预测评价指标MSE、RMSE、MAE、MAPE、SMAPE
车手只需要车和手，压力来自轮胎
12-21 5万+
你一定要知道的预测评价指标MSE、RMSE、MAE、MAPE、SMAPE！！！
时间序列预测评价指标
weixin_56038008的博客
06-18 4464
简要介绍：SMAPE与MAPE类似，但它改变了分母的计算方式以避免当实际值接近零时错误率无穷大的问题。简要介绍：MSE 是实际值与预测值之间差的平方的平均值。简要介绍：MSLE 是预测值和实际值取对数后的均方误差的平方根，适用于处理具有指数增长的数据。简要介绍：MAPE是预测值和实际值之间的误差的绝对值与实际值之比的平均值，结果以百分比表示。简要介绍：RMSE是MSE的平方根，它衡量了预测值和实际值之间的偏差程度。简要介绍：MAE是实际值和预测值之间差的绝对值的平均值。
蛋白质结构预测评价指标pLDDT和lDDT-Cα介绍及计算公式
qq_27390023的博客
09-08 4743
lDDT-Cα 衡量的是预测结构和真实结构中每个残基的局部距离差异，按不同的距离阈值逐一进行统计。
预测评价指标RMSE、MSE、MAE、MAPE、SMAPE
热门推荐
藏知阁
02-21 49万+
RMSE 均方根误差（Root Mean Square Error） MSE 均方误差（Mean Square Error） MAE 平均绝对误差（Mean Absolute Error） MAPE 平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error） ...
基于分位数随机森林时间序列区间预测，QRF时间序列区间预测预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和区间覆盖率和区间平均宽度百分比等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
机器学习-深度学习
05-11 494
基于分位数随机森林时间序列区间预测，QRF时间序列区间预测预测。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和区间覆盖率和区间平均宽度百分比等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
python数据分析-常见的预测评价指标
qq_41752985的博客
03-14 1899
预测评价指标(RMSE,MSE,MAE,MAPE,SMAPE) 注：用于评价测试集预测值和真实值之间的误差 MSE(mean square error,均方误差) RMSE(root mean square error,均方根误差) MAE(mean absolute error,平均绝对误差) MAPE(mean absolute precentage error,平均绝对百分比误差) SMAPE(symmetric mean absolute percentage error,对称平均绝对百分比
关于区间预测-PICP\PINAW\CWC\SCORE\等公式
m0_61015717的博客
09-22 4305
区间预测的评价指标，不同于点预测。可以私信交流~
模型预测精度（数值regression）评价指标 - RMSE, MAE, MAPE & Bias哪个指标更好？Forecast KPIs: RMSE, MAE, MAPE & Bias
weixin_47442572的博客
01-17 2万+
在销量/需求预测时常用的一些模型评价指标，尤其是在supplychain销量预测等领域，哪些指标好，哪些不好？什么时候用什么指标。
时间序列预测（十一）——评估模型性能指标
qq_47885795的博客
10-23 2862
MSE 衡量预测值和实际值之间的平均平方差，能够惩罚较大的误差。
【预测模型--常用度量指标】
在热爱技术的路上一直前行。
05-02 1万+
一、MAE（Mean Absolute Error） 平均绝对误差MAE（MeanAbsolute Error），即误差绝对值的平均值，可以准确反映实际预测误差的大小。 MAE评估的是真实值和预测值的偏离程度，即预测误差的实际大小。 MAE值越小，说明模型质量越好，预测越准确。 二、MSE（Mean Squared Error） 一般情况下，MSE比较少单独使用，因为不好理解，多数用在方差分析和参数估计等中。 显然，M...
生存预测评价指标
最新发布
05-10
### 生存分析预测模型的评价指标 在生存分析领域，预测模型的性能通常依赖于一系列专门设计的评价指标。这些指标不仅能够衡量模型对于时间维度上的准确性，还能够处理删失数据这一特殊性质。 #### C指数 (Concordance Index) C指数是一种广泛使用的度量标准，用于评估生存模型的一致性。它表示的是，在任意两对样本中，如果一个样本的实际存活时间更长，则其预测的风险得分更低的概率。C指数取值范围为0到1，其中0.5代表随机猜测的效果，而接近1则表明模型具有良好的区分能力[^2]。 #### Brier Score Brier分数可以看作是针对概率预测的一种误差测量方式。具体来说，它是实际发生事件与预测概率之间差异平方的平均值。较低的Brier分数意味着更高的预测精确度。特别地，在生存情境下，该分数会考虑到随访期间不同时间节点处的状态变化情况以及右截尾现象的影响[^1]。 #### 时间依赖AUC (Time-dependent AUC) 由于传统的AUC无法直接应用于带有时间成分的数据集，因此引入了时间依赖版本的AUC概念。此方法允许我们在指定的时间点计算曲线下面积(Area Under Curve)，从而反映模型在整个观察期内的表现如何随着时间推移保持稳定或者发生变化。这有助于理解哪些时间段内的预测更为可靠[^4]。 #### Integrated Brier Score (IBS) 综合布里尔分(IBS)是对多个时刻下的布里尔分求积分得到的结果，它可以提供关于整个研究区间内总体表现的一个概括性的量化描述。相比于单一时间点上的BS，IBS更能全面体现模型长期跟踪的能力[^3]。 ```python from sksurv.metrics import concordance_index_censored, cumulative_dynamic_auc, integrated_brier_score # 假设y_test是一个结构化数组，包含'time'和'status' cindex = concordance_index_censored(y_test['status'], y_test['time'], predictions)[0] def compute_time_dependent_auc(risk_scores, survival_times, event_indicators, times): taucs = [] for t in times: auc_t, _, _ = cumulative_dynamic_auc(event_indicators, survival_times, risk_scores, t) taucs.append(auc_t) return np.mean(taucs) ibs = integrated_brier_score(survival_train, survival_test, predicted_survival_functions, time_grid) ```
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