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MAE函數、MSE函數使用時機 - Cupoy

請問一下,我有看到Day1作業一有寫到MAE, MSE函數,我自己查了如下資料,簡單來說是AI或是迴...

ml100-4

MAE函數、MSE函數使用時機

2020/03/09 下午 02:30
機器學習共學討論版
EddieDo
觀看數:414
回答數:1
收藏數:1
ml100-4

請問一下,我有看到Day1作業一有寫到MAE, MSE函數,我自己查了如下資料,簡單來說是AI或是迴歸損失常用的函數,具體來說什麼狀況要用哪個? (目前是不是只要知道這些資訊就好?) 如果有誤請各位大大指教更新,謝謝!


七種AI回歸公式參考

https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-05-13-3


Big Data in Finance

機器學習大神最常用的 5 個回歸損失函數

https://bigdatafinance.tw/index.php/news/607-5


均方誤差 Mean-Square Error, MSE

https://staruphackers.com/%E4%BB%80%E9%BA%BC%E6%98%AF%E5%9D%87%E6%96%B9%E8%AA%A4%E5%B7%AE-mean-square-error-mse%EF%BC%9F/

回答列表

  • 2020/03/09 下午 09:37
    張維元 (WeiYuan)
    贊同數:1
    不贊同數:0
    留言數:0

    嗨,關於這個題目在問什麼,以下簡單說明:


    仿造範例的MAE函數, 自己寫一個MSE函數」,我們先理解 MAE 和 MSE 是什麼東西。他們其實都是一種用來衡量分析結果好壞的一種計算規則,以下這邊是公式:



    其中的 i 指的是所有的點, yi 是所有點的真實資料,y^ 是所有點的預測結果資料。從式子中,我們可以將 MAE 理解成「所有的真實資料預測結果相減取絕對值,總和後取平均」;MSE 則是「所有的真實資料預測結果相減取平方,總和後取平均」。簡單來說,我們可以把「真實資料預測結果相減」想像成是「預測的好不好」,只是用絕對值或是平均的差異而已。


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