【银河金工】DQN模型实现的股指期权动态复制方法与应用——以沪深...
从图23中可以看出,训练刚开始时平均误差快速下降,在训练集达到1000个样本时平均误差接近最低,但此时误差为负;在达到2000个样本时,平均误差接近0;之后随着训练次数增加,平均误差略有上升趋势,表明模型可能存在过拟合问题。因此,2000个训练集样本对于我们的模型来说是比较合适的,在后文中,我们都采用2000个模拟样本对DQN...
中国心血管疾病指南A级证据整体比例较低
绝对百分比误差(absolutepercentageerrors,APEs)比较了SARIMA干预模型估计的预期病例数和实际HIV/AIDS病例数,这是本研究的主要结果。第二个反事实模型估计了2019年12月未爆发COVID-19情况下的HIV/AIDS病例数,并计算了实际病例数与预测病例数之间的平均差。所有统计分析均在R(4.2.1版)和EmpowerStats2.0中进行,P<0.0...
5种数值评分标准总结 - 为预测模型找到正确的度量标准
在这种情况下,我们需要一个相对误差度量,并使用平均绝对百分比误差,它报告相对于实际值的误差。在图3中,在左侧的折线图中,可以看到2020年6月苏打水(紫色线)和冰淇淋(绿色线)的销量,以及这两种产品的预测销量(红色线)。与冰淇淋相比,气泡水的预测线似乎偏离得更多一些。然而,气泡水的实际值越大,比较就会产生偏差。
策略产品经理干货系列之推荐系统离线评估方法与指标介绍
但是也存在一个明显的缺点,就是如果个别点的偏离程度非常大(俗称离群点),即使离群点非常的少,也会使得RMSE指标变得比较差。所以为了解决这个问题,提出了鲁棒性更强的平均绝对百分比误差MAPE(MeanAbsolutePercentMape)。MAPE的定义公式如下所示:相比较RMSE,MAPE把每个点的误差做了归一化处理,降低了个别的离群...
选择正确的错误度量标准:MAPE与sMAPE的优缺点
我相信回答这个问题的关键是了解这些最流行的度量标准的优势和局限性。这样,我们就可以选择最适合手头任务的度量标准。这就是为什么在本文中我将介绍我最近使用的两个度量标准。MAPE平均绝对百分比误差(MeanAbsolutePercentageError)平均绝对百分比误差是用于评估预测性能的最受欢迎的指标之一。由以下公式给出。
Scikit-learn 更新至0.24版,这10个新特性你需要了解
7.平均绝对百分比误差(MAPE)mean_absolute_percentage_error函数现已被添加为回归问题评分指标(www.e993.com)2024年7月10日。和R-squared一样,MAPE在不同的回归问题中提供了一些比较值。你可以使用np.mean(np.abs((y_test—preds)/y_test))手动计算MAPE,但总体来说,这个函数还是非常有用的。
自动驾驶发展面临的恶劣天气问题
至于这种失真是否会影响ADS,有实验表明,把500mm处棋盘格作为目标,测量的热变形与理论热变形之间的平均绝对误差为11.85με。将相同的错误率应用到一个场景中,当ADS摄像机测量距离稍远约1.5m高度目标时,得出绝对尺寸变化不会超过0.2mm的水平,这个差别几乎可以忽略,并且很难影响ADS对此类目标的识别和分类能力。基于此...
淋巴细胞/单核细胞比例的动态变化与心血管手术后 POCD 的发生有关...
所有连续变量均以带标准差(SD)的平均值或带四分位间距(IQR)的中位数表示,分类变量以带百分比的数字表示。Student-t检验、Mann-WhitneyU检验和Kruskal-Wallis检验用于连续变量之间的比较,卡方检验或Fisher精确检验用于分类变量之间的比较。Kolmogorov–Smirnov正态性检验和Bartlett检验用于方差检验的数据...
学术交流 | 基于深度学习的人群活动流量时空预测模型
试验结果表明:本文采用的卷积层连接方式和特征融合方法,相比于单层卷积层提取空间特征、其他连接方式和融合方法以及传统的时空预测模型,在均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)两个预测结果评价指标上均有不同程度的提高,说明本文方法具有较高的预测精度,能够较好地拟合时空问题的非线性关系,实现人群活动流量的...
《三国志》——试MARVEL X/Model 3/ES6
Model3消耗了18.93kwh,平均能耗和MARVELX基本一致,也为15.9kwh/100km。不过Model3的表显仅为13.3kwh,和实际成绩有较大的误差,这一现象也得到了编辑部几位特斯拉车主的确认,原因便是特斯拉仅仅记录了车辆动力部分的能耗,而没有将车内其他电器的能耗一同计算进去。蔚来ES6消耗了20.48kwh的电量,平均能耗为17.2kwh...