对于损失函数MASE的计算公式

最新推荐文章于 2025-03-12 16:05:14 发布
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该博客探讨了预测回归问题，定义了一个以O1x+O2为形式的预测函数，其中O1和O2是待求参数。文章重点在于平方根误差作为损失函数的使用，阐述了如何通过最小化这个损失来优化模型参数。

首先，定义一个预测回归函数： f(x) = O1 x + O2 (O1,O2是要求的参数）
也就是
损失函数 = 平方根误差 = 在这里插入图片描述

8、估计器性能评估全解析
kafka6courier的博客
11-06 15
本文系统解析了统计分析与机器学习中各类估计器的性能评估方法，涵盖回归函数、条件方差、条件协方差、分位数函数及预期损失估计器。详细介绍了理论性能指标（如MISE、MASE）和经验性能指标（如交叉验证、样本分割、MSPE、MAPE），并提供针对不同数据类型和估计器的评估流程与选择建议。同时探讨了评估中的常见问题及解决方案，并展望了智能化、多模态与实时评估的未来发展趋势，为实际应用中的准确性能判断提供了全面指导。
平均绝对标度误差 (MASE)
qq_43915179的博客
05-25 4551
某一数据点的平均绝对标度误差 (MASE) 是指由（上一期间）预测误差除以朴素法的平均预测误差所得的值。完成对含有间歇性需求的产品的预测（从不返回无限或未定义值，所有历史值相等时除外）其中V(t)为t时刻的序列真实值，而P(t)表示t时刻的预测值。比较单个序列和多个序列之间的预测精确度。数据显示趋势或季节模式时。
损失类功能解析：mape_loss（平均绝对百分比误差损失）、smape_loss（对称平均绝对百分比误差损失）、mase_loss（平均绝对标度误差损失）原理、公式及应用场景优势。
qq_46460379的博客
03-12 735
MAPEMAPE。
【损失函数】MSE, MAE, Huber loss详解
菜鸟起飞
12-15 5万+
转载：https://mp.weixin.qq.com/s/Xbi5iOh3xoBIK5kVmqbKYA https://baijiahao.baidu.com/s?id=1611951775526158371&wfr=spider&for=pc 无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点。损失函数（Loss Function）是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度。我们的目标就是最小化损失函数，让 f(x) 与 y 尽量接...
常用的损失函数
qq_35892623的博客
11-15 539
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/losses/cosine_distance   网络结构 告诉公路网 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1505.00387.pdf   残差网络：https://arxiv.org/pdf/1605.06431.pdf  ...
线性回归 MES 损失函数中 theta 问题
qq_42920245的博客
10-23 1101
用到的矩阵知识： 1. 线性回归的预测模型： 2. 线性回归的预测模型(向量化)： 3. 线性回归模型的损失函数(是一个凸函数)： 4. 化简过程： 5. 求导过程： 6. 标准方程： 7. 代码实现： import numpy as np x = np.random.randint(10,size=(4,3)) y = np.array([1 + 2*x1 + 3*x2 +...
回归评价指标：MSE、RMSE、MAE、MAPE、R2公式理解及代码实现
haosen
05-05 11万+
目录 预先假设： 平均绝对误差（MAE） 均方误差（MSE）均方根误差（RMSE） MAE：平均绝对误差；MAPE：平均绝对百分比误差 R2（R-Square）决定系数 通过sklearn库实现5种评价指标 预先假设： 平均绝对误差（MAE） 平均绝对误差（Mean Absolute 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...
损失函数总结 ： 评价模型好坏指标准确率 和 稳定性
weixin_46969441的博客
11-26 5972
准确率 常用准确率 accuracy weighted accuracy MAE 平均绝对误差 Mean Absolute Error (MAE) MSE 均方误差 Mean Square Error (MSE) 定义：mean_squared_error：均方误差函数，又称mse，最基本的损失函数 用途：神经网络计算值（预测值）与标签值的平方误差和。 MAPE 平均绝对误差百分比 适用 ： 对于补货计划来说，我们计算预测时间段 n代表n天。 SMAPE 权重 据对平方误差百分比 Yt是 t
一维时间序列预测 损失函数
11-19
根据引用中的描述，一维时间序列预测中常用的损失函数包括对称平均绝对误差（sMAPE）和平均标度误差（MASE）的组合，以及 pinball loss。其中，sMAPE 和 MASE 都是序列的预测值和实际值之间的归一化绝对差异，而 ...
lightbgm MASE introduction
最新发布
11-27
LightGBM需自定义损失函数实现MASE优化： ```python import numpy as np import lightgbm as lgb def mase_loss(preds, train_data): y_true = train_data.get_label() # 计算MAE mae = np.mean(np.abs(preds -...
损失函数MSE和MAE的区别以及如何选择
诚朴求食
06-21 9958
损失函数MSE和MAE的区别，如何进行选择
损失函数笔记
qq_54991537的博客
09-28 652
均方误差损失函数也称MSE损失函数。经常用于解决一些回归问题。是最常见的损失函数，MES损失函数是实际值和预测值的差值平方和的均差。MSE损失函数即使学习率固定，也会收敛，当损失值趋近于0时会逐渐降低，从而让它的模型在训练收尾时更准确。
机器学习笔记1——机器学习的分类、性能度量以及特征工程
baidu_41906969的博客
01-06 1739
分类 按任务类型： 回归模型、分类模型、结构化学习模型 按学习理论： 监督学习：训练样本带有标签 半监督学习：训练样本部分有标签 无监督学习：训练样本无标签，例如聚类算法 强化学习：智能体通过环境进行交互获得的奖赏来指导自己的行为，最终目标是使智能体获得最大的奖赏 性能度量 回归问题： 1、均方误差 2、RMSE均方根误差：观测值与真值偏差的平方和与观测次数m比值的平方根，用来衡量观测值同真值之间的偏差。 3、SSE和方误差 4、MAE：直接计算模型输出与真实值之间的平均绝对误差 5、MAPE：不仅
回归三大评价指标均方误差（MSE）：均方根误差（RMSE）平均绝对误差（MAE）平均绝对百分比误差 MAPE
Jiashilin
08-19 7万+
对于回归预测结果，通常会有平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方误差等多个指标进行评价。这里，我们先介绍最常用的3个 目录 平均绝对误差（MAE） 均方误差（MSE）：均方根误差（RMSE）​ 平均绝对百分比误差 MAPE 平均绝对误差（MAE） MAE 的值越小，说明预测模型拥有更好的精确度。The MAE is used to measure the average abso...
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） ...
机器学习中的模型评估与度量
keep forward, go, go, go
05-20 2885
在机器学习中除了需要了解各种算法知识（如SVM、神经网络等），也需要了解是如何通过什么方式评估和度量模型的，从而选择最佳的模型。 1. 准备训练/测试集评估 如何评估一个模型的性能，当然是用数据来评估呢？那么用哪些数据评估模型呢？既把数据用作训练，同时又把这部分数据用作测试当然是不合理的，这会导致过高的估计模型的性能。测试数据要尽可能地与训练数据互斥。因此就需要将总量有限的数据划分为训练...
机器学习中的评估指标与损失函数
Miracle8070
03-29 4567
1. 写在前面 在准备找工作面试时， 发现机器学习中的评估指标和损失函数是一个经常要问题的话题， 对于一个算法工程师，衡量模型的好坏以及怎么根据出现的问题进行调整是必备的技能，损失函数代表着模型的优化方向， 而评估函数评估模型的表现性能， 这俩还是不太一样的。 之前也写过一些文章，对这些东西进行过整理， 但是发现依然有一些不知道的点，所以这里再转发一篇文章， 因为在里面发现了一些自己之前不知道的内容， 感觉整理的挺好的， 正好和我之前的互补下。文章来自这里https://blog.youkuaiyun.com/Yasi
时间序列 R 读书笔记 04 Forecasting: principles and practice
bea_tree的博客
04-18 1万+
本章开始学习《Forecasting: principles and practice》1 getting started1.1 事件的可预言性一个时间能不能被预言主要取决于以下三点 1. 对事件的影响因素的了解程度，比如彩票号码，没有内在的影响因素不能被预测 2. 可用数据量的多少，数据量太少没法预测 3. 预测结果本身的影响，比如预测汇率，可能大家知道预测的会长，那么人们就会采取相应的措施
关于深度学习损失函数MSE的一些简单总结
qq_37758122的博客
11-30 6939
MSELoss损失函数中文名字就是：均方损失函数，公式如下所示： (xi-yi)的平方 这里 loss, x, y 的维度是一样的，可以是向量或者矩阵，i 是下标。 很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数。 因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据，因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量。 一般的使用格式如下所示： loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduce=True, size_aver
matlab怎么调用mase函数
07-28
要在Matlab中调用MASE函数，你需要按照以下步骤进行操作： 1. 将MASE函数保存在一个.m文件中，例如"MASE.m"。 2. 在Matlab工作目录中，确保你可以访问到这个文件。 接下来，你可以按照以下两种方式之一调用MASE函数： 方式一：将MASE函数作为独立的脚本运行 你可以在Matlab命令窗口中直接调用MASE函数。首先，确保你已经定义了实际值（actual）、预测值（forecast）和季节性（seasonality）变量。然后，运行以下代码： ```matlab actual = [1 2 3 4 5]; % 实际值 forecast = [1.5 2.2 3.7 4.1 5.5]; % 预测值 seasonality = 1; % 季节性 mase = MASE(actual, forecast, seasonality); % 调用MASE函数 disp(mase); % 显示计算得到的MASE值 ``` 方式二：从另一个脚本或函数中调用MASE函数 如果你想从另一个脚本或函数中调用MASE函数，请确保这个脚本或函数所在的目录中包含了MASE函数文件。然后，你可以按照以下步骤进行操作： 1. 在调用MASE函数的脚本或函数中，使用`addpath`函数将包含MASE函数的目录添加到Matlab搜索路径中。例如： ```matlab addpath('path/to/MASE/function'); % 替换为包含MASE函数的目录路径 ``` 2. 确保你已经定义了实际值、预测值和季节性变量。 3. 在脚本或函数中调用MASE函数，并将实际值、预测值和季节性作为输入参数传递给它。例如： ```matlab actual = [1 2 3 4 5]; % 实际值 forecast = [1.5 2.2 3.7 4.1 5.5]; % 预测值 seasonality = 1; % 季节性 mase = MASE(actual, forecast, seasonality); % 调用MASE函数 disp(mase); % 显示计算得到的MASE值 ``` 请确保将"path/to/MASE/function"替换为实际的MASE函数文件所在的目录路径。
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