带有Python的机器学习工具包:使用Python的机器学习工具包 源码

带有Python的机器学习工具包 实用的Python机器学习工具包 评估回归模型的性能(MAE与MSE) 通常,MSE或RMSE不仅用作回归模型的损失函数,而且还用于评估这种模型的性能。 但是,有些人声称MSE不是衡量平均模型性能的合适方法。 “我们的发现表明,MAE是更自然的平均误差度量,并且(与RMSE不同)是明确的”(Willmott和Matsuura 2005) “相反,评估模型性能通常需要结合指标,包括但不限于RMSE和MAE,”(Chai和Draxler,2014年)-相关论文 Willmott,CJ和Matsuura,K。(2005)。 在评估平均模型性能时,平均绝对误差(