2023年6月11日 · MASE（平均绝对标度误差）是一种评估预测模型精度的指标，尤其适用于间歇性需求产品的预测。 它通过将单个序列或多个序列的预测误差与朴素方法的平均误差对比来计算。

2019年2月21日 · 均方根误差（Root Mean Square Error），其实就是MSE加了个根号，这样数量级上比较直观，比如RMSE=10，可以认为回归效果相比真实值平均相差10。 范围 [0,+∞)，当预测值与真实值完全吻合时等于0，即完美模型；误差越大，该值越大。 范围 [0,+∞)，MAPE 为0%表示完美模型，MAPE 大于 100 %则表示劣质模型。 可以看到，MAPE跟MAE很像，就是多了个分母。 注意点：当真实值有数据等于0时，存在分母0除问题，该公式不可用！ 对称平均绝对百分 …

2023年3月27日 · MSPD (Maximum Symmetry-Aware Projection Distance) 是一种评估物体重建结果的方法。 它考虑了物体的全局对称性，并通过计算在所有对称变换下的最大距离来增强算法的鲁棒性。 该方法使用2D投影操作 (proj) 将三维模型的顶点投影到图像平面上，计算重建结果与真实结果在所有对称变换下的最大距离。 MSPD适用于评估 RGB-only 的物体重建方法，并对增强现实应用有重要意义。 与2D投影方法相比，MSPD 可以更好地评估模型的对称性和鲁棒性。 MSPD …

In statistics, the mean absolute scaled error (MASE) is a measure of the accuracy of forecasts. It is the mean absolute error of the forecast values, divided by the mean absolute error of the in-sample one-step naive forecast.

MSE， RMSE， MAE， MAPE， sMAPE …等等有大量不同的错误度量标准，每个错误度量标准都有其优点和缺点，并且涉及的案例比以前更多。 那么，如何决定要为我们的项目使用哪种指标呢？ 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。 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。 其中A t …

2019年8月18日 · 本文详细介绍了几种常见的误差度量标准，包括SAD（绝对误差和）、SATD（Hadamard变换后绝对值求和）、SSD（差值的平方和）、MAD（平均绝对差值）以及MSD（平均平方误差），这些度量标准广泛应用于信号处理、图像处理及机器学习等领域。 文章浏览阅读4.5k次。 本文详细介绍了几种常见的误差度量标准，包括SAD（绝对误差和）、SATD（Hadamard变换后绝对值求和）、SSD（差值的平方和）、MAD（平均绝对差值）以 …

符号 σ（西格玛）通常用于表示总体的标准差，而 s 用于表示样本的标准差。 对某一过程而言随机或合乎自然规律的变异通常称为噪声。 由于标准差与数据采用相同的单位，因此它通常比方差更易于解释。 使用标准差可以确定数据从均值扩散的程度。 标准差值越大，数据越分散。 对于正态分布来说，好的经验法则是大约 68% 的值位于均值的一个标准差范围内，95% 的值位于两个标准差范围内，99.7% 的值位于三个标准差范围内。 使用标准差还可以建立用来估计过程的总体变 …

2014年11月17日 · Mean absolute scaled error (MASE) is a measure of forecast accuracy proposed by Koehler & Hyndman (2006). $$MASE=\frac {MAE} {MAE_ {in-sample, \, …

2017年8月23日 · MSSD，Mean Square Successive Difference，也就是 均方递差，把前后数据差的乘方除以2. 作为方差估计值使用。 它是通过将连续观测值之间的平方差相加，然后再用所得和除以 2 计算得出。 基本统 计量 - 均方递差的一种常见应用是用于检验一个观测值序列是否是随机的。 在此检验中，是将估计的总体方差与均方递差进行比较。 质量 控制 - 另一种应用是当子组大小为 1 时作为方差估计值使用。 对于单值、CUSUM、EWMA 和移动平均控制图， Minitab 默 …

MSSD是MSSD，Mean Square Successive Difference，也就是均方递差，把前后数据差的乘方除以2. 作为方差估计值使用。 它是通过将连续观测值之间的平方差相加，然后再用所得和除以 2 计算得出。