是否sklearn.metrics.均值平方误差越大越好(否定)？
一般来说，mean_squared_error越小越好。 当我使用skLearning指标包时，它在文档页面中显示：http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html 所有记分器对象都遵循较高的返回值是 比较低的返回值要好。因此，衡量 模型和数据之间的距离，例如 指标.均值平方误差，以neg_均值平方误差形式提供 它
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在哪些情况下，交叉熵优于均方误差?
虽然上述两种方法都为更好的预测接近度提供了更好的分数，但仍然首选交叉熵.是在每种情况下还是在某些特殊情况下我们更喜欢交叉熵而不是 MSE? 解决方案 分类首选交叉熵，而回归的均方误差是最佳选择之一>.这直接来自问题本身的陈述 - 在分类中，您使用非常特殊的一组可能的输出值，因此 MSE 定义错误(因为它没有这种知识，因此以不兼容的方式惩罚错误).为了更好地理解现象，最好遵循并理解它们之间的
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当损失是均方误差 (MSE) 时，什么函数定义了 Keras 中的准确性?
当损失函数为均方误差时，Accuracy 是如何定义的?是平均绝对百分比误差吗? 我使用的模型具有输出激活线性，并使用loss= mean_squared_error 编译 model.add(Dense(1))model.add(Activation('linear')) # numbermodel.compile(loss='mean_squared_error', 优化器='ada
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Numpy 中的均方误差?
numpy 中是否有计算两个矩阵之间的均方误差的方法? 我尝试过搜索，但没有找到.是用不同的名字吗? 如果没有，你如何克服这个问题?你是自己写的还是使用不同的库? 解决方案 您可以使用: mse = ((A - B)**2).mean(axis=ax) 或 mse = (np.square(A - B)).mean(axis=ax) with ax=0 沿行执行平均值，
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熊猫将功能应用于按天分组的数据
我有一个像这样的数据集: date，value1，value22016-01-01 00:00:00,3,02016-01-01 01:00:00,0,02016-01-01 02:00:00,0,02016-01-01 03:00:00,0,02016-01-01 04:00:00,0,02016-01-01 05:00:00,0,02016-01-01 06:00:00,0,02016-0
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在TensorFlow中使用RMSE损失时，我收到的损失值smalerl小于1
您好，我有一个网络会生成这样的logit/输出: logits = tf.placeholder(tf.float32, [None, 128, 64, 64]) // outputs y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 128, 64, 64]) // ground_truth, targets -> y地面真实度值从[0, 255] to [0
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Keras均方误差损失层
我目前正在实现自定义损失层，在此过程中，我偶然发现了Objectives.py文件[1]中均方误差的实现.我知道我对这种损失计算的了解有所遗漏，因为我一直认为平均值是针对每个微型批处理(张量的轴0)中的每个输出分别在样本中完成的，但看来平均值实际上是在最后一个轴上完成，这在单个向量中将意味着它在输出上完成.在我的自定义损失层上工作时，我偶然发现了这一点，因为它需要折算一些输出的损失，而在特定位置的
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为什么在套索回归中计算MSE会得出不同的输出?
我正在尝试对来自lasso2软件包的前列腺癌数据运行不同的回归模型.使用套索时，我看到了两种不同的方法来计算均方误差.但是它们的确给了我截然不同的结果，所以我想知道我做错了什么，还是仅仅意味着一种方法优于另一种方法? # Needs the following R packages. library(lasso2) library(glmnet) # Gets the prostate c
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Python Numpy:操作数不能与形状一起广播
对于此代码，我收到此错误“操作数不能与形状一起广播" import numpy as np from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.linear_model import LinearRegression beantown = load_boston() x=beantown.data y=beantown.target m
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用于训练神经网络的MSE成本函数
在有关神经网络和深度学习的在线教科书中，作者用术语说明了神经网络的基础知识.他说最小化二次成本函数是均方误差的代名词.我对他的函数有两点困惑(下面的伪代码). MSE≡(1/2n)* ∑‖y_true-y_pred‖ ^ 2 不是将平方误差的总和除以训练样本的数量 n ，而是为什么将其除以 2n ?这是什么意思? 为什么使用双杠符号代替括号?这让我认为还有其他计算在进行，例如L2-范
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numpy中的均方误差?
numpy中是否有一种方法可以计算两个矩阵之间的均方误差? 我尝试搜索，但没有找到.是另一个名字吗? 如果没有，您如何克服呢?您是自己编写还是使用其他库? 解决方案 您可以使用: mse = ((A - B)**2).mean(axis=ax) 或 mse = (np.square(A - B)).mean(axis=ax) 与ax=0一起，沿着行执行平均值
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如何使用Matlab快速获取均方误差?
我不知道这是否可行，但让我解释一下我的问题 想象一下我有下面的数组 errors=[e1,e2,e3]; 现在我要计算的是下面的 MSE=1/(array_lenght)*[e1^2+e2^2+e3^2]; 我可以循环执行此操作，但我想知道是否有任何快速方法. 解决方案 这将找到平方误差的平均值: MSE = mean(errors.^2) 每个元素分别
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在哪种情况下，交叉熵优于均方误差?
虽然上述两种方法都为更好的预测接近度提供了更好的分数，但交叉熵仍然是首选.是在每种情况下还是在某些特殊情况下，我们更喜欢使用交叉熵而不是MSE? 解决方案 交叉熵优先用于分类，而均方误差是回归的最佳选择之一>.这直接来自问题本身的陈述-在分类中，您使用非常特殊的可能的输出值集，因此MSE定义不正确(因为它不具备此类知识，因此以不兼容的方式惩罚错误).为了更好地理解这种现象，最好遵循并理解它
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在收敛方面比较MSE损失和交叉熵损失
对于一个非常简单的分类问题，如果我有一个目标向量[0,0,0，.... 0]和一个预测向量[0,0.1,0.2，.... 1]，则会产生交叉熵损失收敛更好/更快，还是MSE流失? 当我绘制它们时，在我看来，MSE损失的误差幅度较小.为什么会这样呢? 或者例如，当我将目标设为[1,1,1,1 .... 1]时，我得到以下信息: 解决方案 您听起来有些困惑... 比较MSE和MSE的值交叉熵损
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为什么不对分类问题使用均方误差?
我正在尝试使用LSTM解决一个简单的二进制分类问题.我正在尝试找出网络的正确丢失功能.问题是，当我使用二进制交叉熵作为损失函数时，与使用均方误差(MSE)函数相比，用于训练和测试的损失值相对较高. 在研究中，我发现有种种合理的理由认为应将二进制交叉熵用于分类问题，将MSE用于回归问题.但是，就我而言，MSE用于二进制分类的精度更高，损失值更小. 我不确定如何证明这些获得的结果是正确的.
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当损失为均方误差(MSE)时，什么函数定义了Keras的精度?
当损失函数为均方误差时，如何定义精度?是平均绝对百分比错误? 我使用的模型具有线性的输出激活，并使用loss= mean_squared_error 进行了编译 model.add(Dense(1)) model.add(Activation('linear')) # number model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=
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