12个必须了解的AI模型评估指标|算法|基尼|拟合|方差|度量|ai模型...
当我们有更多样本时,使用RMSE重建误差分布被认为更可靠。RMSE受异常值的影响很大。因此,在使用此指标之前,请确保您已从数据集中删除了异常值。与平均绝对误差相比,RMSE给予更高的权重并惩罚大的误差。RMSE指标由下式给出:其中N是观察总数。2.10均方根对数误差对于均方根对数误差,我们取预测值和...
无人机多光谱与热红外数据,在农业应用中,如何监测小麦土壤水分
通过对8种土壤水分反演模型的精度评价指标进行对比分析,发现引入植被覆盖度的7种模型的精度高于未引入植被覆盖度的TP模型。引入植被覆盖度能有效提高模型的精度。综合考虑4种评价指标,最优模型TPOSAVI较TP模型有较大的提升,在0~10cm和10~20cm深度下,R2较TP分别提高0.143、0.158,RMSE降低0.6百分点、0.8百分点,MAE降低...
Nature Methods | 突破传统方法:DeepPBS模型助力蛋白质-DNA相互...
可解释性分析:图g说明了通过扰动双分图边缘,评估其对输出结果变化的影响,从而提供有效的可解释性度量。DeepPBS的训练与验证为了训练和验证DeepPBS,研究人员构建了一个包含523个数据点的交叉验证集,每个数据点对应一个生物组装体,包含一个蛋白质链和一个相应的PWM。使用非对齐的局部对齐过程将PWM与结...
华南理工大学JMCC:用于预测钙钛矿特性的高度通用且准确的机器学习...
所有的数据均取自MaterialsProject数据集。用Matminerpython包生成近300个描述符。再经过缺失值处理、稳定性筛选以及标准化处理后带入到XGBoost等六个机器学习模型中进行10折交叉验证,最有效的模型XGBoost表现出显着的R2系数0.873和0.5868eV的均方根误差(RMSE)。最后进行了SHAP(SHapleyAdditiveexPlanation...
100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析
采用均方根误差(RMSE)来检验线性回归模型的性能。它评估在最佳拟合线上分布了多少数据。它的公式是f_i是预测值Y_i是输出变量的实际值。N是数据点的个数均方误差(MSE)表示直线与实际数据的接近程度。取直线与数据点的差值并平方。对于一个好的模型,MSE值应该很低。这意味着实际输出值和预测输出值之间的误...
R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析|附...
时间序列分析模型ARIMA-ARCHGARCH模型分析股票价格数据本文将分析工业指数(DJIA)(www.e993.com)2024年9月10日。工业指数(DIJA)是一个股市指数,表明30家大型上市公司的价值。工业指数(DIJA)的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和。本文将尝试回答的主要问题是:这些年来收益率和交易量如何变化?
【视频】CNN(卷积神经网络)模型以及R语言实现回归数据分析
cat("RMSE:",RMSE(ytest,ypred))RMSE:4.935908最后,我们将在图表中可视化结果检查误差。x_axes=seq(1:length(ypred))lines(x_axes,ypred,col="red",type="l",lwd=2)legend("topl在本教程中,我们简要学习了如何使用R中的kerasCNN模型拟合和预测回归数据。
科研| WR:基于机器学习算法和基因组数据预测厌氧消化性能
对于分类模型,随机森林(RF)仅使用操作参数实现了0.77的精确度,仅使用细菌门水平的基因组数据实现了0.78的精确度。操作参数和基因组数据的组合将预测精度提高到了0.82(p<0.05)。对于回归模型,神经网络仅使用细菌门水平的基因组数据获得了0.04的低均方根误差(相对均方根误差=8.6%)。RF的特征重要性分析表明,...
多变量 Copula 函数在干旱风险分析中的应用进展(于忱、陈隽等)
2006年,Zhang等人[10]对干旱问题进行了二维Copula分析,对伊朗西北部的Sharafknaneh雨量站数据进行了干旱特征分析,干旱历时和干旱烈度表现显著相关性,且符合不同的分布模型,故而采用多种Copula函数构建了联合分布模型,选取了最佳的拟合优度的Copula函数,根据误差分析和尾部相关系数确定采用了Galambos...
北京市农林科学院王冬:浅谈多元校正建模的几个常见问题
以下分别从样品代表性、数据分集、线性与非线性算法、关键变量筛选、异常样本的剔除、模型维数的选择与模型评价等方面分析多元校正建模的常见问题。2.1样品代表性样品代表性强调多元校正建模需使用具有代表性的样品,即代表性样品。代表性样品是建立多元校正模型的基础。样品的代表性一般包含样品的品种代表性、空间(地域...