问题标签 [mean-square-error]
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python - 在 TensorFlow 中禁用急切执行时如何计算均方误差?
使用 tensorflow 计算 MSE 时,出现错误AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'
原因是我需要禁用急切执行(tf.disable_eager_execution()
)。问题:在 TensorFlow 中禁用 Eager Execution 时如何计算均方误差?代码看起来像这样(我使用的是最新版本的 Tenorflow):
python - 预测形状不正确
从 scikit-learn 计算 mean_squared_error 时出现错误
'''
最后一行抛出错误:
这是我的变量的形状:
scikit-learn - 如何从循环通过多个 alpha 的套索回归中提取给我最小均方误差的 alpha?
我试图找到 x 值、它们各自的指数和 alpha 的最佳组合,这将使我能够找到最低的均方误差。
我使用了 SKlearn 的 Lasso 回归,但到目前为止,我只能确定最小 MSE,以及创建它的变量组合。我不确定如何提取允许它的 alpha,或者如何查看变量组合是否有任何与它们相关的指数。
我取得的成果:
最佳套索回归模型的结果:最小平均测试 MSE:9172.38 变量组合:['Date', 'Cargo_size', 'Parcel_size', 'Rest', 'Sub']
python - 一个好的模型可以有较低的 R 平方值吗?
我使用 scikit learn 进行了线性回归
当我在测试数据上看到我的均方误差时,它非常低(0.09)
当我在测试数据上看到我的 r2_score 时,它也非常少(0.05)
据我所知,当均方误差很低时,表明当前模型很好,但 r2_score 非常低,这告诉我们模型不好
我不明白我的回归模型好不好
一个好的模型可以具有较低的 R 平方值还是较差的模型可以具有较低的均方误差值?
numpy - 用 tf.keras.losses.MeanSquaredError 四舍五入
我有一个关于使用 MeanSquaredError() 进行舍入的小问题。考虑以下程序
在 Windows 10 上的 WSL2 上使用 TensorFlow 2.7 和 Numpy 1.21.4,我得到
我不会预料到小数点后 8 位的舍入错误,我会预料到小数点后 12 位后的不匹配。不匹配的根源可能是什么?无论如何,这对我来说都不是一个表演障碍,但我对这种不匹配感到好奇。
答案与其他输入相匹配,例如
python - 绘制 MSE 图时出错
此代码将 w 从 1.0 减少到 0.1 并绘制 MSE 图。
但是,当使用下面的代码执行时,不会绘制图形。什么是代码错误?
python - TensorFlow 计算的均方误差
我试图弄清楚均方误差 (MSE) 是如何计算的,tensorflow
并且正在阅读https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/metrics/mean_squared_error上的帖子。
首先,MSE 被定义为(见https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_squared_error):
假设我有一个输出并创建真实值和预测值。
当我打电话tf.keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred)
时,我希望看到的是[(7-2)^2 + (5-2)^2]/2 = 17
,然而,它返回了我array([25, 9])
。为什么张量流不计算平均值?
然后,我增加列号。
返回的答案tensorflow
是array([12, 1])
。我无法理解这些值是如何计算的。我所期待的是[(2-4)^2+ (6-2)^2+(0-4)^2]/2 + [(3-3)^2 + (3-4)^2+ (4-2)^2]/2
。
deep-learning - RNN-选择正确的损失函数
我正在实现 RNN 模型,我的问题是:
均方误差损失函数可以应用于二元分类问题吗?特别是使用 kaggle 数据集预测一个人是否在泰坦尼克号灾难中幸存下来。数据集可以在这里找到: https ://www.kaggle.com/c/titanic/data