MSE，RMSE, MAE都是pso_bp最好，而MAPE却是BP最好，为什么，这个应该是什么原因造成的呢？
关于#机器学习#的问题：RMSE, MAE都是pso_bp最好，而MAPE却是BP最好
MSE，RMSE, MAE都是pso_bp最好，而MAPE却是BP最好，为什么，这个应该是什么原因造成的呢？
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submarineas 2022-11-11 10:07关注MAE和RMSE一样，衡量的是真实值与预测值的偏离的绝对大小情况；而MAPE衡量的是偏离的相对大小（即百分率）。
相对来说，MAE和MAPE不容易受极端值的影响；而MSE/RMSE采用误差的平方，会放大预测误差，所以对于离群数据更敏感，可以突出影响较大的误差值。
所以，这里遗传和粒子群优化的结果，我感觉没什么大问题
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- 2022-11-10 21:25回答 1 已采纳 MAE和RMSE一样，衡量的是真实值与预测值的偏离的绝对大小情况；而MAPE衡量的是偏离的相对大小（即百分率）。 相对来说，MAE和MAPE不容易受极端值的影响；而MSE/RMSE采用误差的平方，会放
- 2023-03-17 11:20回答 5 已采纳 以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：根据您提供的代码，可以发现训练出来的 LSTM 模型在预测时的表现并不理想。在分析时需要注意以下几点： 数据归一化 由于 LSTM 模型的特点，输入
- 2022-03-29 20:00回答 1 已采纳 我觉得可能是数据的问题。我之前做叶绿素，验证集也是一直低于训练，但是这是没问题的，可能是数据量太小的缘故，但是我那个数据量提升也还是验证loss低于训练
- 2024-01-23 21:431.Matlab实现IPSO-BP、PSO-BP、BP多变量回归预测（完整源码和数据），改进粒子群算法优化BP神经网络、粒子群算法优化BP神经网络、BP神经网络多变量回归预测对比； 2.data为数据集，输入7个特征，输出1个变量，运行主...
- 2022-02-16 11:22回答 2 已采纳 你的训练样本是7个，测试样本是5个，得到的output_test、test_simu和error应该都是3行5列的矩阵，matlab用plot(A)，如果A是矩阵的话，会画出每一列数据的线，也就是你每
- 2022-04-15 20:23
ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type numpy.ndarray).
keras
lstm
python
回答 3 已采纳 数据格式不对，调用函数之前先 换类型 yhat=model.predict(X.astype(np.float),batch_size=batch_size) - 2022-09-15 10:28回答 1 已采纳 首先题主的epoch，matlab比pytorch多了600轮，一个1k，一个400，另外就是lr，对不上。然后可能还有其它值，没有细看了。那一个步长小，学习慢，轮数少，和一个相反的，没有可比性，可能
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- 2022-09-07 10:57回答 6 已采纳 这是个函数定义，你调用函数了么？
- 2021-08-16 20:58回答 2 已采纳 主要在俩个问题：绘图的时候传参数值不对；刻度太大，值差别太小，所以看不出来。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mat
- 2022-11-03 12:07回答 1 已采纳 这篇文章：txt文件导入数据库 也许有你想要的答案，你可以看看
- 2022-11-27 18:00Matlab神经网络深度学习的博客 BP神经网络预测回归MATLAB代码（代码完整可用，复制后即可运行使用，不懂也可直接使用，操作简单）
- 2023-01-09 21:06回答 2 已采纳 结论：主要看R^2，你这里的模型拟合效果不是太好。具体解释如下： 对比下述描述和公式，可以看出R^2可以很稳定根据大小判断效果好坏，而RMSE你需要看原始数据标签的幅度，单凭借它的绝对大小不能判定拟
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