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关于模型预测结果好坏的几个评价指标

总第241篇/张俊红 在人工智能算法大数据时代,会有各种各样的预测模型,那怎么来评判一个预测模型的准确度呢?这一篇就来聊聊常用的一些评价指标。...所谓的预测准确度其实就是预测值和实际值之间的相近程度,预测值和实际值之间越接近,说明预测准确度越高。我们用y_{hat}表示模型的预测值,y表示模型的真实值。...用预测值与实际值之间的差去与实际值相比,看其中的占比有多大。 5.Python实现 是不是想问,那上面这些指标用Python怎么计算呢?..., y_pre) RMSE直接对MSE的结果开根号即可,代码如下: import numpy as np rmse = np.sqrt(mse) MAE的计算在Sklearn中也有现成的函数可以调用...return np.mean(np.abs((y_pred - y_true) / y_true)) * 100 mape = mape(y_true, y_pred) 以上就是关于模型准确度常用的评价指标以及

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    【SpringBoot系列】微服务下的指标监测及自定义指标

    tomcat.sessions.created", "tomcat.sessions.expired", "tomcat.sessions.rejected" ]}这些是 spring boot 开箱即用提供的指标...二、自定义指标如果我们需要更多指标怎么办?千分尺 (https://micrometer.io/),负责生成和公开指标。MeterRegistry 是容纳多个米的千分尺的核心概念。...我们可以简单地在我们的自定义指标提供程序中注入 MeterRegistry 的实例,如下所示:@Componentpublic class InventoryMetrics{ private Counter...本篇文章中,我在本地运行了一个 influxdb docker 映像,我们可以看到我们的自定义指标被流入推送进来:在应用程序端,配置如下所示 -management: metrics: export...小节本节我们学习的时候微服务中的指标监测,指标是微服务中重要组成部分,Spring Boot 可以轻松收集指标并将其暴露给各种数据接收器。

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    Elasticsearch使用:自定义搜索结果的得分

    当简单的使用几个字段升降序排列组合无法满足我们的需求的时候,我们就需要自定义排序的特性,Elasticsearch 提供了 function_score 的 DSL 来自定义打分,这样就可以根据自定义的...,但是它可以让我们每次进入一个网页看到不同的文档,而不是严格按照固定的匹配而得到的固定的结果。...我们的分数和之前的那个 soft_score 结果是不一样的,但是我们搜索的结果的排序是一样的。 在上面的 script 的写法中,我们使用了硬编码,也就是把10硬写入到 script 中了。...如果脚本具有需要考虑的参数,则最好重用相同的脚本并为其提供参数。 boost_mode boost_mode是用来定义最新计算出来的分数如何和查询的分数来相结合的。...这样的分数不能基于简单的指标(例如“喜欢”或“观看次数”),而必须根据当前时间不断调整。 与在24小时内获得10000次观看的视频相比,在1小时内获得1000次观看的视频通常被认为“更热”。

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    回调函数callbacks

    大部分时候,keras.callbacks子模块中定义的回调函数类已经足够使用了,如果有特定的需要,我们也可以通过对keras.callbacks.Callbacks实施子类化构造自定义的回调函数。...此外,对于回调类中的一些方法如on_epoch_begin,on_batch_end,还会有一个输入参数logs, 提供有关当前epoch或者batch的一些信息,并能够记录计算结果,如果model.fit...二,内置回调函数 BaseLogger:收集每个epoch上metrics在各个batch上的平均值,对stateful_metrics参数中的带中间状态的指标直接拿最终值无需对各个batch平均,指标均值结果将添加到...三,自定义回调函数 可以使用callbacks.LambdaCallback编写较为简单的回调函数,也可以通过对callbacks.Callback子类化编写更加复杂的回调函数逻辑。...如果需要深入学习tf.Keras中的回调函数,不要犹豫阅读内置回调函数的源代码。 ? ?

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    聊聊 PaperAPI 提供的自定义生物 AI 系统

    聊聊 PaperAPI 提供的自定义生物 AI 系统 灵感:https://www.mcbbs.net/thread-1285618-1-1.html(原文发布于 https://izzel.io/2021...NMS 的情况下为单个生物自定义其 AI。...API 总是希望包揽一切,提供一套稳定的,高度封装的 API 给服务端插件开发者,而不希望开发者基于内部代码进行开发。...当然,额外的,我们还可以配合 Pathfinder 和 PaperAPI 提供的其他 API 封装辅助开发自定义生物 AI,在这里对这些手段进行一些简单的介绍: Pathfinder 即 com.destroystokyo.paper.entity.Pathfinder...之类的便捷方法,令开发者便捷的使生物寻路和自定义移动行为 PaperAPI 提供的其他 API 封装辅助开发自定义生物 AI 除此之外,PaperAPI 还为我们提供了其他的一些便于辅助开发自定义生物

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    【tensorflow2.0】回调函数callbacks

    大部分时候,keras.callbacks子模块中定义的回调函数类已经足够使用了,如果有特定的需要,我们也可以通过对keras.callbacks.Callbacks实施子类化构造自定义的回调函数。...此外,对于回调类中的一些方法如on_epoch_begin,on_batch_end,还会有一个输入参数logs, 提供有关当前epoch或者batch的一些信息,并能够记录计算结果,如果model.fit...指标均值结果将添加到logs变量中。...二,自定义回调函数 可以使用callbacks.LambdaCallback编写较为简单的回调函数,也可以通过对callbacks.Callback子类化编写更加复杂的回调函数逻辑。...如果需要深入学习tf.Keras中的回调函数,不要犹豫阅读内置回调函数的源代码。

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    为自定义配置的编辑提供”智能感知”的支持

    当我们在设计一个框架的时候,必然会涉及一系列的配置。为了让使用者更好地使用你提供的框架,让他们能够容易地维护这些配置是一项基本的要求。...对于一些配置过于复杂的框架,比如EnterLib,比如WCF,往往会提供一个配置的工具。但是,不过这样的配置工具是否提供,手工编译配置文件是在所难免的。...如果在通过VS编辑配置的时候,能够提供智能感知和提示性描述的支持,这无疑会使配置的编辑变得非常的容易。这里是一个简单的例子。...一、配置文件的结构 假设我们设计一个MessageGenerator的组件,用于生成程序我们需要的文本消息,比如验证控件的验证消息,异常的消息等。...当你通过VS编辑配置文件的时候,针对当前配置节点定义的这些文字将会以Tips的形式显示出来; 在定义MessageProvider的schema的时候,我们将针对所有预定义MessageProvider

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    自定义的合计公式,怎么得不到正确结果?

    小勤:我自定义了一个合计公式,怎么合计不出来值呢? 小勤:是不是因为这些null要替换成0的原因才行吗? 大海:对的,null不能直接加。 小勤:除了替换成0,还有其他替换方式吗?...大海:在求和的时候,两个理解得到的结果都是一样的,但是,假如不是求和,是求平均,你觉得应该是把null当做0,还是会忽略null呢? 小勤:这个看起来真是忽略了null哦。...另外,要加的列很多的话怎么办?在List.Sum里一个个点击输入或写列名都好麻烦啊! 大海:可以一键生成哦。...先选中要加总的列,然后在添加菜单里,点击【标准】-【添加】按钮,或者点击【统计信息】-【求和】按钮: 小勤:原来还能直接鼠标操作啊!...大海:其实你可以看到,基础的数值加减乘除、文本左中右提取等等,都可以一键搞定。自己在实际应用时可以多摸索了解一下。当然,这些基础的功能涉及的函数也要熟悉,毕竟在很多时候是需要综合起来运用的。

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    Python安装TensorFlow 2、tf.keras和深度学习模型的定义

    TensorFlow教程概述 本教程旨在为您的深度学习项目提供tf.keras的完整介绍。 重点是将API用于常见的深度学习模型开发任务;我们不会深入研究深度学习的数学和理论。...您的目标是端到端地完成本教程并获得结果。您无需在第一遍就了解所有内容。列出您要提出的问题。 您不需要先了解数学。数学是描述算法工作方式的一种紧凑方式,特别是线性代数,概率和统计的工具。...2.1五步模型生命周期 模型具有生命周期,这一非常简单的知识为建模数据集和理解tf.keras API提供了基础。 生命周期中的五个步骤如下: 定义模型。 编译模型。 拟合模型。 评估模型。...# compile the modelmodel.compile(optimizer='sgd', loss='mse') 有关受支持的损失函数的列表,请参见: tf.keras损失函数 指标定义为已知指标函数的字符串列表或要调用以评估预测的函数列表...有关支持的指标的列表,请参阅: tf.keras指标 ...# compile the modelmodel.compile(optimizer='sgd', loss='binary_crossentropy

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    让IoC动态解析自定义配置(提供基于Unity的实现)

    在《通过自定义配置实现插件式设计》中,通过在运行时对配置的动态解析实现了真正的“插件式”设计,其本质就是让配置自行提供对配置类型实例的创建。在这篇文章中,我们将更进一步,让自定义配置和IoC集成起来。...所以,如果将两者集成起来,让IoC容器能够解析通过配置定义的“依赖注入”信息,具有很大的现实意义。接下来,我们将通过Unity为例,介绍IoC和自定义进行无缝集成的实现方案。...例子源代码可以从这里下载(可以直接运行) 目录 一、如果IoC能够解析自定义配置定义的“注入”… 二、整个配置结构的定义 三、配置项如何提供“类型注册”信息...四、如何为UnityContainer进行“类型注册” 一、如果IoC能够解析自定义配置定义的“注入” 我们先来看看如果一个IoC容器能够解析通过自定义配置定义的注入信息,会为我们的设计和编程带来怎样的改变...,这里提供默认的实现——基于具体ResourceProvider类型的类型注册。

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    Keras还是TensorFlow?深度学习框架选型实操分享

    而基于 TensorFlow 基础上构建的 Keras 提供了简单易用的 API 接口,非常适合初学者使用。...在 TensorFlow 中结合 Keras 使用,会有双赢效果: 你可以使用 Keras 提供的简单、原生 API 来创建自己的模型。...作为后端的 Keras 模型 方法 2 :使用 tf.keras 中 Keras 子模块 在介绍的过程中我还会展示如何把自定义的 TensorFlow 代码写入你的 Keras 模型中。...在第 58-73 行,我们用测试数据评估我们的模型并绘制最终的结果。 正如你所看到的,我们只是更换了所使用的方法 (使用 tf.keras),实现了几乎一样的训练流程。...然后,打开一个终端并执行以下命令就可以使用 tensorflow + tf.keras 训练一个神经网络模型: 训练完成后,你可以得到如上类似的训练结果图: 用 Tensorflow + tf.keras

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