我要比较不同的模型，想选用MSE或者RMSE计算，但是如果用实际值，MSE比较大，大概在10这个数量级，用归一化的预测输出MSE小很多，大概在0.02这个量级，但是这样做可行吗？我可不可以两个都比较？另外我要明说这是归一化输入之后的MSE吗，还有归一化之前和之后的平均绝对误差百分比（MAPE），R2决定系数是一样的吗？ 一般该比较那个MSE，
比较模型好坏，MSE是应该在归一化数据里面算还是反归一化后再算？
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- 2023-01-02 06:19回答 6 已采纳 出现 KeyError: 'val_mape' 的原因可能是在代码中没有计算并输出 val_mape 这个指标。 在训练模型时使用了 ModelCheckpoint 回调函数来保存模型权重，并使用了
- 2023-04-08 07:33回答 1 已采纳 不一定，你可以设置这个值，如果你不设置，它也会有个默认的值。你可以设置为0.1，如果你不明白这个值会影响什么，那就采用默认值就好了，通常也挺好的。
- 2023-03-06 16:43回答 8 已采纳 这个可以有，你把数据集发给我吧
- 2022-05-22 21:22程序可计算峰值信噪比、均方根误差、归一化相关性 评价去噪后的图像与原始图像的近似程度,可以用峰值信噪比来衡量。峰值信噪比( Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)的数值越大,说明近似程度越好。峰值信噪比的定义...
- 2022-05-12 19:50回答 1 已采纳 你的输入特征之间，存在明显的量级差别，最好进行归一化；输出也是，直接使用mse作为loss，两个输出的比重会差很多
- 2020-04-24 23:35回答 1 已采纳 用fit训练，用predict预测 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ 本来还想多说几句的，一看之前的回答都没有采纳。当我白说
- 2023-04-14 12:11回答 2 已采纳 解决了，改了图片大小
- 2021-03-17 18:31蚂蚁小亮的博客 [Y,PS] = mapminmax(X)[Y,PS] = mapminmax(X,FP)Y = mapminmax('apply',X,PS)X = mapminmax('reverse',Y,PS)复制代码用实例来讲解,测试数据x1 = [1 2 4], x2 = [5 2...
- 2023-02-23 17:17回答 2 已采纳 试下这样：predict2 = model.predict(Xtrain)print(predict2.shape)看下是否训练数据也一样
- 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
- 2020-05-19 00:35回答 1 已采纳 这很正常。 你丢硬币1000次，计算正面向上的，总是0.5，永远不会是0.1或者0.9 虽然每次都是随机的。
- 2021-03-16 12:49VC-Sawa的博客 由于课题需要，弄了一个ｍａｔｌａｂ小程序如下： close all clear echo on clc clc P=[0.001,0.178,0.362,0.012,0.447,1.000,0.989;...反归一化是它的反函数，可是这个反函数怎么能求得？ 特向各位大神求助！！
- 2022-07-19 20:51回答 1 已采纳 已找到答案，w=model.SVs' * model.sv_coef
- 2021-04-22 01:30头文字D的博客 matlab图像处理为什么要归一化和如何归一化？一、为什么归一化1.基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响。也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换图像归一化...
- 2023-06-25 13:25算法小陈的博客 本篇文章深入探讨了数据归一化在机器学习，特别是在优化梯度下降算法中的重要性。详细介绍了最常用的两种数据归一化技术——0-1标准化和Z-score标准化，并讨论了它们各自的特性。通过具体的案例展示了归一化如何影响...
- 2021-04-18 12:29weixin_39890652的博客 2.看一下MATLAB里的premnmx函数和postmnmx函数.它们一个是归一一个是反...9.我想问大家一下:在神经网络中,只有一个函数即:purelin这个函数对训练的输出数据不用归一化,而象logsig和tansig函数都要归一化(如果数据...
- 2021-04-20 02:26解说柯基mkq0.~的博客 几个要说明的函数接口:[Y,PS] = mapminmax(X)[Y,PS] = mapminmax(X,FP)Y = mapminmax('apply',X,PS)X = mapminmax('reverse',Y,PS)用实例来讲解,测试数据 x1 = [1 2 4], x2 = [5 2 3];>> [y,ps] = mapminmax...
- 2021-07-28 13:42愤怒的可乐的博客 深度学习中的批归一化与层归一化浅析。
- 2021-04-26 11:56我是栗子菌的博客 ============外一篇 有关mapminmax的用法详解 by faruto==================================几个要说明的函数接口:[Y,PS] = mapminmax(X)[Y,PS] = mapminmax(X,FP)Y = mapminmax('...Y,PS)用实例来讲解,测试数据 ...
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