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Day 40 迴歸分析評估標準 - Cupoy

第一章提到迴歸分析通常可以用MAE/MSE/R2 進行評估,但若要說明給相關領域的人專家們會建議用甚...

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Day 40 迴歸分析評估標準

2019/05/28 上午 01:09
機器學習共學討論版
Patrick Liou
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回答數:2
收藏數:0
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第一章提到迴歸分析通常可以用MAE/MSE/R2 進行評估,但若要說明給相關領域的人專家們會建議用甚麼指標說明比較???lll?

回答列表

  • 2019/05/28 上午 10:19
    張維元 (WeiYuan)
    贊同數:3
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    留言數:0

    不同指標可能隱含不同意義,實際上會看資料的樣子跟需求下去做選擇。舉個例子, MSE 跟 MAE 主要差別是有沒有平方,此時可以思考平方的差別是什麼?使用平方計算的 MSE 能夠將差距放大,強化預測資料與真實資料的關係。因此如果在數值算出來差距很小的時候就可以考慮用這樣的方式來處理。


    另外一個角度來看 MSE 的平方,有助於後續的最小值計算。

  • 2019/05/29 上午 10:06
    Jimmy
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    留言數:0

    Hi Patrick!


    MAE 應該算是蠻直觀的指標之一,因為是絕對數值,假設是預測房價,MAE = 10,000 就是平均來說,房價的平均誤差在一萬塊,比較容易被理解。