- Activation
- Derivative
- Loss
- LossGradient
- RegressionMetric
- ConfusionMatrix
- ConfusionMatrixMultilabel
- ClassificationMetric
- ClassificationScore
- PrecisionRecall
- ReceiverOperatingCharacteristic
RegressionMetric
Вычисляет регрессионную метрику для оценки качества предсказанных данных по отношению к истинным данным
double vector::RegressionMetric(
|
Параметры
vector_true/matrix_true
[in] Вектор или матрица истинных значений.
metric
[in] Тип метрики из перечисления ENUM_REGRESSION_METRIC.
axis
[in] Ось. 0 — горизонтальная ось, 1 — вертикальная ось.
Возвращаемое значение
Рассчитанная метрика — оценка качества предсказанных данных по отношению к истинным данным.
Примечание
- REGRESSION_MAE — среднее абсолютных разностей между предсказанными значениями и соответствующими истинными значениями
- REGRESSION_MSE — среднее квадратов разностей между предсказанными значениями и соответствующими истинными значениями
- REGRESSION_RMSE — квадратный корень из MSE
- REGRESSION_R2 - 1 — MSE(регрессия) / MSE(среднее)
- REGRESSION_MAPE — средняя абсолютная ошибка (MAE) в процентах
- REGRESSION_MSPE — среднеквадратичная ошибка (MSE) в процентах
- REGRESSION_RMSLE — RMSE, рассчитанная в логарифмическом масштабе
Пример:
vector y_true = {3, -0.5, 2, 7};
|