rms

win10客户端清除rms权限模板缓存 1、清除之前的策略模板： 2、勾选隐藏的项目： 3、打开下面目录： 4、建议将目录下的文件备份后再进行删除： 5、删除之后客户端需再次连接rms服务器获取模板： 注：不同的客户端版本可能路径不同。 来源： 51CTO 作者： wx5c1caa1307417 链接： https://blog.51cto.com/14143477/2477976

MSE 均方误差（Mean Square Error） RMSE 均方根误差（Root Mean Square Error) 其实就是MSE加了个根号，这样数量级上比较直观，比如RMSE=10，可以认为回归效果相比真实值平均相差10 MAE 平均绝对误差（Mean Absolute Error) MAPE 平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error) SMAPE 对称平均绝对百分比误差（Symmetric Mean Absolute Percentage Error) scikit-learn中实现： # MSE, MAE, R2, RMSE法一 from sklearn.metrics import mean_squared_error #MSE from sklearn.metrics import mean_absolute_error #MAE from sklearn.metrics import r2_score#R 2 #调用 mean_squared_error(y_test,y_predict) mean_absolute_error(y_test,y_predict) np.sqrt(mean_squared_error(y_test,y_predict)) # RMSE r2_score(y_test,y_predict)

简书 原作者 skullfang https://www.jianshu.com/p/9ee85fdad150 分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared 1.均方误差（MSE） MSE （Mean Squared Error）叫做均方误差。看公式 这里的两个y分别是 真实值 和 测试集 上的 预测值 。 用 真实值-预测值 然后 平方 之后 求和 平均 。 就是线性回归的损失函数！！ 在线性回归的时候我们的目的就是让这个损失函数最小。那么模型做出来了，我们把损失函数丢到测试集上去看看损失值不就好了嘛。 2.均方根误差（RMSE） RMSE（Root Mean Squard Error）均方根误差。 就是MSE开个根号么。实质是一样的。只不过用于数据更好的描述。 ####例如：要做房价预测，每平方是万元，我们预测结果也是万元。那么差值的平方单位应该是 千万级别的。不利于描述。开完根号 就是一个数量级别的了。 MAE(平均绝对误差) R Squared 来源： https://www.cnblogs.com/duoba/p/12369883.html

误差计算 均方根误差（RMSE）计算对应欧几里得范数的平方和的根，也称作 l2 范数。 $$RMSE(X, h) = \sqrt{\frac{1}{m}\sum_{i=1} ^m(h(x)^{(i)} - y^{(i)})^2} $$ 平均绝对误差（MAE）计算对应 l1 范数的绝对值和，也成为曼哈顿范数，因为其测量了城市中的两点，沿着矩形的边行走的距离。 $$MAE(X, h) = \frac{1}{m}\sum_{i=1}^m|h(x^{(i)}) - y^{(i)}|$$ lk 范数定义如下，其中 l0 显示向量的基数（非零元素个数），l∞ 向量中最大的绝对值。 $$||V||_j = (|v_0|^k + |v_1|^k + \cdots + |v_n|^k)^{\frac{1}{k}}$$ 范数的指数越高，就越关注大的值而忽略小的值，这就解释了为什么 RMSE 比 MAE 对异常值更敏感。当异常值是指数分布（类似正态曲线），RMSE 就会表现很好。 创建测试集 datapath = "C://Users/LENOVO/Desktop/book_need_reading/sklearn&tensorflow/data/housing.csv" housing = pd.read_csv(datapath) 使用 python 的 np.random.permutation