基于BP神经网络回归预测,多变量输入单输出模型。
评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
2024-05-17 18:48:38
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预测问题评价指标：预 MAE、MSE、R-Square、MAPE和 RMSEMAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE。
2022-10-18 14:08:13
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预测问题评价指标： 预 MAE、MSE、R-Square、MAPE和 RMSE
MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE
以上是对于预测问题的评价指标。
1.平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）
误差越大，该值越大。
2.均方误差（Mean Squared Error, MSE）
误差越大，该值越大。
SSE(和方差)与MSE之间差一个系数n，即SSE = n * MSE，二者效果相同。
3.均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）
是MSE的算数平均根
误差越大，该值越大。
4.平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE）
注意：当真实值有数据等
2022-04-29 18:08:59
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Reimplement of "Cross-Field Joint Image Restoration via Scale Map"
Qiong Yan, Xiaoyong Shen, Li Xu, Shaojie Zhuo, Xiaopeng Zhang, Liang Shen, Jiaya Jia
IEEE International Conference on Computer Vision(ICCV), 2013
2022-04-14 14:58:24
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％ 输入% 参考 M x N % 测试 M x N ％ 输出% 结果结构% 1.MSE（均方误差） % 2.PSNR（峰值信噪比） % 3.R 值% 4.RMSE（均方根偏差） % 5.NRMSE（归一化均方根偏差） ％6.MAPE（平均绝对百分比误差）
2022-03-12 15:49:47
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模型评价：回归模型的常用评价指标
1） 样本误差：衡量模型在一个样本上的预测准确性
样本误差 = 样本预测值 – 样本实际值
2） 最常用的评价指标：均误差方（MSE）
指标解释：所有样本的样本误差的平方的均值
指标解读：均误差方越接近0，模型越准确
3） 较为好解释的评价指标：平均绝对误差（MAE）
指标解释：所有样本的样本误差的绝对值的均值
指标解读：平均绝对误差的单位与因变量单位一致，越接近0，模型越准确
4）平均绝对误差的衍生指标：平均绝对比例误差（MAPE）
指标解释：所有样本的样本误差的
2021-10-16 15:21:42
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MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE
以上是对于预测问题的评价指标。
1.平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）
误差越大，该值越大。
2.均方误差（Mean Squared Error, MSE）
误差越大，该值越大。
SSE(和方差)与MSE之间差一个系数n，即SSE = n * MSE，二者效果相同。
3.均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）
是MSE的算数平均根
误差越大，该值越大。
4.平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE）
注意：当真实值有数据等
2021-08-18 23:33:05
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使用emd进行回归预测的代码，使用方法结单，只需输入训练集和测试集就可以进行emd预测了，预测的结果会保存在相应的.mat文件里，详细操作请看代码里的操作说明。资源里有demo，guidence.m文件里有调用实例，直接复制到command windows里运行就可以了，简单易懂，汉语注释说明等。运行结果会直接输出测试集的MAE, RMSE, MAPE, DISTAT这几个统计量
2019-12-21 18:51:14
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