千万IP创科普丨时间序列+预训练大模型
我们评估了模型的概率和点预报性能,使用了加权分位数损失(WQL)评估概率预报的质量,并使用平均绝对比例误差(MASE)评估点预报性能。我们采用几何平均值聚合所有数据集的相对分数,以避免算术平均值可能产生的误导性结论。我们使用季节性朴素模型作为基准模型。对于无法完成或未能在分配时间内完成评估的模型,我们赋予其相对分数...
BEV感知任务真的很稳定吗?极端情况下怎么样?
报告了nuScenes检测得分(NDS)和平均精度均值(mAP),以及平均平移误差(mATE)、平均尺度误差(mASE)、平均方向误差(mAOE)、平均速度误差(mAVE)和平均属性误差(mAAE)。为了更好地比较不同BEV检测器的鲁棒性,基于NDS引入了两个新的指标。第一个指标是平均损坏误差(mCE),用于测量候选模型与基线模型相比的相对鲁棒性:其...
Nature子刊!北航-联通开源Diviner非平稳时间序列预测模型,解决...
长期预测性能在MSE和MAE指标上相比于最优基线取得20.87%,15.38%的相对提升,平均预测性能在MSE和MAE指标上相比于最优基线取得16.44%,11.45%的相对提升。2.评估指标为了评估模型的性能,采用了均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对比例误差(MASE)作为评估指标。这些指标能够量化预测值与真实值之间的差异,...
如何实现面向复杂环境下的鲁棒BEV感知?
本文采用常用的nuScenes指标来计算nuScenes-C数据集的鲁棒性指标,分别是nuScenes检测得分(NDS)和平均精度(mAP),以及平均平移误差(mATE)、平均比例误差(mASE)、平均方向误差(mAOE)、平均速度误差(mAVE)和平均属性误差(mAAE)。为了更好地比较不同BEV检测器之间的鲁棒性,引入了两个基于NDS的新指标。第一...
选择正确的错误度量标准:MAPE与sMAPE的优缺点
结论在本文中,我描述了对回归问题进行性能评估的两种流行方法。虽然它可以解决MAPE的一些缺点,但仍然存在一些问题,并且还会创建一些新问题。您可以调查的其他一些指标是:平均绝对比例误差(MASE)平均方向精度(MDA)准确率的对数(预测值与实际值的比率)
日本神户大学Shigeyuki Hamori教授推荐-JRFM“金融科技与创新...
报告称,ARIMA模型在测试样本的均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和平均绝对缩放误差(MASE)方面优于NNAR模型(www.e993.com)2024年10月18日。Diebold-Mariano检验结果也表明,ARIMA的预测结果比NNAR的预测更准确。这些结果表明ARIMA模型在预测比特币价格方面优于NNAR模型。