不同模型在测试集上的表现，模型A的MAE比模型B的低。但是模型A的RMSE却比模型B的高。这是什么原因？
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- 2025-10-28 16:54代码包括加载训练好的模型权重、准备测试数据、进行预测，并计算多种评价指标（如RMSE、MAE、R²）来衡量模型在整体及各个目标参数上的表现。同时，代码还生成了实际值与预测值的对比图以及残差图，帮助直观分析模型...
- 2025-08-31 12:31内容涵盖GPR基本原理、Matlab代码实现、训练与测试集划分、预测结果生成及多种评价指标（如R2、MAE、MSE、RMSE、区间覆盖率和区间平均宽度百分比）的计算。代码配有清晰中文注释，支持数据集替换即用，适合初学者...
- 2025-11-23 21:37为了评估预测性能，代码计算平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）与平均绝对百分比误差（MAPE），并输出模型的 AR、MA 系数及方差等关键参数。脚本最后以表格形式展示部分预测与真实误差的逐点对比，便于快速...
- 2025-09-01 20:35内容概要：本文介绍了一种基于卷积神经网络（CNN）与双向门控循环神经网络（BIGRU...阅读建议：建议结合代码与注释理解模型构建流程，重点关注CNN与BIGRU层的搭建与融合方式，并在不同数据集上调试以掌握参数调优方法。
- 2025-08-31 17:04内容概要：本文介绍了一种基于卷积神经网络与支持向量机融合的回归预测模型（CNN-SVM），在MATLAB环境中实现多输入单输出的回归任务。...注意检查输入维度匹配问题，并结合训练集与测试集的表现判断是否存在过拟合。
- 2025-04-25 14:06爱看烟花的码农的博客 模型评估是机器学习的核心环节，涉及数据划分、指标选择、方法设计和问题排查。分类任务关注混淆矩阵、精确率、召回率、AUC等；回归任务关注MSE、RMSE、R²等；生成模型和NLP任务有特定的指标如FID、BLEU。评估流程...
- 2023-08-23 20:054. 模型评价与确认：通过交叉验证、训练集和测试集划分等方式，评估模型的预测能力。常用的评估指标有均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。 如果使用机器学习算法，模型构建后还需要进行...
- 2025-07-30 13:00文中强调了MATLAB 2020b及以上版本作为运行环境的要求，并提供了带有清晰中文注释的高质量代码和测试数据集，便于初学者理解和使用。模型主要用于解决如股票价格、天气变化等单输入单输出的时间序列预测问题。 适合...
- 代码包还包括四个主要评价指标（MSE、RMSE、MAE、MAPE），以及多个领域的实际数据集，确保用户能在真实场景中测试模型性能。 适合人群：从事数据分析、机器学习、深度学习的研究人员和技术人员，尤其是那些需要处理...
- 2023-06-02 10:33算法小陈的博客 本篇文章详细深入解析了ARIMA模型，包括自回归部分（AR）、差分过程（I）以及移动平均部分（MA），让读者深入理解了每一部分的实际含义以及它们的数学表达式。我们进一步通过实例讲解了如何通过自相关函数（ACF）和...
- 2024-05-08 21:02Goldinger的博客 若对大误差的惩罚更为看重，避免极端错误更为关键，则RMSE更低的...: 相比之下，模型2虽然在总体上每个预测的平均绝对误差略高，但其误差分布可能更加均衡，没有特别突出的大误差，这使得RMSE2相对较低，即使MAE2稍大。
- 2025-03-14 16:39提示：在MATLAB2024a上测试正常 ,短期风速预测模型; IDBO-BiTCN-BiGRU-Multihead-Attention; 评价指标: R方、MAE、MAPE、RMSE; 复现; 测试数据集; MATLAB 2024a,短期风速预测模型：IDBO-BiTCN-BiGRU-Attention集成...
- 2025-08-02 17:41
短期风速预测模型：基于IDBO-BiTCN-BiGRU-Multihead-Attention的深度学习算法与性能评估 该模型复现于网络，使用R方、MAE、MAPE、RMSE等指标进行评估，并附带测试此外，还讨论了常用的评价指标如R方、MAE、MAPE和RMSE，并展示了如何利用风速数据集对该模型进行测试和评估。最后，在MATLAB2024a环境下成功实现了这一模型的复现。 适合人群：从事气象预报、能源管理等相关领域的... - 2024-12-18 01:00Together_CZ的博客 Sapiens: Foundation for Human Vision Models——人类视觉模型的基础
- 2025-07-31 01:13模型采用多种评价指标如R²、MAE、MSE、RMSE等进行性能评估，并附有丰富的图表展示预测结果。此外，作者还分享了一些实用技巧，如数据标准化、防止过拟合的方法以及常见的错误排查方法。 适合人群：对机器学习尤其是...
- 2025-08-15 16:54最后，在预测完测试集数据后，我们通常需要对模型进行调参，以优化预测精度。调参方法可以是网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等，这些方法能够系统地搜索模型的超参数空间，并找到性能最佳的参数组合。 基于多模型的...
- 2025-08-31 17:04内容概要：本文介绍如何在MATLAB 2020及以上版本中实现基于CNN-LSTM的时间序列预测模型，结合卷积神经网络（CNN）提取空间特征与长短期记忆网络（LSTM）捕捉时间依赖性的优势，提供完整的模型构建、训练、评估流程。...
- 2025-07-29 13:09作者在MATLAB环境中实现了这一模型，并通过多个数据集进行了测试。文中不仅提供了详细的模型构建步骤，还分享了数据预处理方法、模型训练技巧以及预测结果的评价标准。具体来说，作者强调了时间窗口的构造、数据归一...
- 2025-05-08 01:49② 探讨不同模型在不同数据集上的表现，为实际应用提供指导。 其他说明：文章不仅提供了详细的代码示例，还分享了许多实践经验，如多步预测时误差累积的问题及其解决方案。此外，作者还提到了一些常见的陷阱和注意...
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