文章 "利用回归衡量度评估 ONNX 模型"

[MetaQuotes]

新文章 利用回归衡量度评估 ONNX 模型已发布：

回归是一项依据未标记样本预测真实数值的任务。 所谓的回归衡量度则是用来评估回归模型的预测准确性。

回归是一项依据未标记样本预测真实数值的任务。 一个著名的回归例子是基于大小、重量、颜色、净度、等特征来估算钻石的价值。

而所谓的回归衡量度则是用来评估回归模型的预测准确性。 尽管算法相似，回归衡量度在语义上与相似的损失函数有所区别。 了解它们之间的区别很重要。 它可按如下方式表述：

• 当我们将构建模型的问题降解为优化问题时，此刻损失函数就会浮现。 通常要求它具有良好的性质（例如，可微性）

• 衡量度是外部客观品质准则，通常不依赖于模型参数，而仅建立在预测值之上。

MQL5 中的回归衡量度

MQL5 语言具有以下衡量度：

• 平均绝对误差，MAE
• 均方误差，MSE
• 均方根误差，RMSE
• R-平方，R2
• 平均绝对百分比误差，MAPE
• 均方百分比误差，MSPE
• 均方根对数误差，RMSLE

作者：MetaQuotes