2023年4月18日 · 均方对数误差（Mean Squared Log Error，简称MSLE）是一种常用的回归分析评估指标，用于衡量预测值和真实值之间的误差。

Compute mean squared logarithmic error (MSLE). \[\text{MSLE} = \frac{1}{N}\sum_i^N (\log_e(1 + y_i) - \log_e(1 + \hat{y_i}))^2\] Where \(y\) is a tensor of target values, and \(\hat{y}\) is a tensor of predictions.

2023年4月3日 · Mean squared error (MSE) and mean squared logarithmic error (MSLE) are two loss functions that can significantly impact the results of your analyses. While MSE is one of the most common loss functions, it has some lesser known drawbacks. It works well with continuous targets, but it has some quirks with data in the 0-1 territory.

2024年1月22日 · 均方对数误差（Mean Squared Log Error，简称MSLE），与均方误差（MSE）相比，MSLE在计算误差时先对预测值和真实值取对数。 通过对数转换，MSLE能够减小较大值和较小值之间的差异，使得误差度量更为稳定。

The Mean Squared Logarithmic Error (MSLE) is a statistical measure used to evaluate the accuracy of a forecasting model, particularly when the data has a wide range of values. It measures the average of the squared differences between …

2023年9月5日 · 均方对数误差（Mean Squared Log Error，简称MSLE）是一种常用的回归分析评估指标，用于衡量预测值和真实值之间的误差。 与均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）相比，MSLE在计算前先对预测值和真实值取对数，这样可以减小较大值和较小值之间的差 …

2022年12月21日 · 均方对数误差 (msle) 衡量实际值与预期值之间的差异。 添加对数减少了 MSLE 对实际值和预测值之间的百分比差异以及两者之间的相对差异的关注。 MSLE 将粗略地处理小的实际值和预期值之间的微小差异以及大的真实值和预测值之间的巨大差异。

2024年5月13日 · MSLE (𝑦,𝑦̂ )=1𝑛samples∑𝑖=0𝑛samples–1 (log𝑒 (1+𝑦𝑖)–log𝑒 (1+𝑦̂ 𝑖))2. 其中𝑙𝑜𝑔𝑒 (𝑥)表示x的自然对数。 当目标具有指数增长的目标时，最适合使用这一指标，例如人口数量，商品在一段时间内的平均销售额等。 注意，该度量对低于真实值的预测更加敏感。 中位数绝对误差非常有趣，因为它可以减弱异常值的影响。 通过取目标和预测之间的所有绝对差值的中值来计算损失。 如果𝑦̂ 𝑖是第i个样本的预测值，𝑦𝑖是相应的真实值，则在𝑛𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒𝑠上估计的中值绝对误差（MedAE）被定义为： MedAE (𝑦,𝑦̂ …

\[\text{MSLE}(y, \hat{y}) = \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N - 1} (\log_e (1 + y_i) - \log_e (1 + \hat{y}_i) )^2\] Where \(\log_e (x)\) means the natural logarithm of x. This metric is best to use when targets having exponential growth, such as population counts, average sales of a commodity over a span of years etc. Note that this metric penalizes an ...

均方对数误差（Mean Squared Logarithmic Error，简称MSLE）是一种常用的回归问题中的损失函数。 与均方误差（MSE）相比，MSLE在处理离群值时具有鲁棒性，因为它首先对预测值和真实值取对数，将离群值的影响减小。 其中， 是真实值， 是预测值，n是样本数量。 为了进一步理解MSLE的应用和意义，以下是两个使用MSLE进行预测的案例研究。 在股票价格预测中，MSLE可以作为损失函数来训练预测模型。 通过对历史数据进行分析和预测，可以使用MSLE来评估模型 …