mae, rmse, r2_score Python
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python之MSE、MAE、RMSE的使用
今天小编就为大家分享一篇python之MSE、MAE、RMSE的使用,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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Python库 | ml_matrics-0.2.3-py2.py3-none-any.whl
python库,解压后可用。 资源全名:ml_matrics-0.2.3-py2.py3-none-any.whl
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Python STGCN 时空图卷积交通流量GPU预测
Python STGCN 时空图卷积交通流量GPU预测 在环线路网上用 STGCN 时空图卷积预测节点流量,输出预测曲线、邻接矩阵热力图与误差表。默认 CUDA。 功能: · 时空图卷积块 · 环线邻接矩阵 · 节点流量预测 · CUDA 训练 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
基于python的scikit项目
基于Python、Pandas、scikit-learn的机器学习项目 数据集:阿里天池蒸汽数据
《Python数据分析实战:数据采集、分析及可视化》全套PPT课件2026
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Python ConvMixer深度混合 风电功率GPU预测
Python ConvMixer深度混合 风电功率GPU预测 用 ConvMixer(深度可分离时空混合)预测风电功率,对照 LSTM,输出预测曲线与特征图。默认 CUDA。 功能: · 深度可分离混合 · ConvMixer · 对照 LSTM · 特征图 · CUDA 训练 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python TinyTimeMixer轻量混合 电力负荷GPU预测
Python TinyTimeMixer轻量混合 电力负荷GPU预测 用 TinyTimeMixer(时间/通道混合)预测电力负荷,对照 LSTM,输出预测曲线与混合表征图。默认 CUDA。 功能: · 时间混合 · 通道混合 · 对照 LSTM · 表征图 · CUDA 训练 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python SRU简单循环 气温预测GPU出图
Python SRU简单循环 气温预测GPU出图 用 SRU(简单循环单元)预测气温,对照 LSTM,输出预测曲线与隐状态图。默认 CUDA。 功能: · 简单循环单元 · SRU · 对照 LSTM · 状态图 · CUDA 训练 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python NLinear归一化线性 风电功率预测GPU出图
Python NLinear归一化线性 风电功率预测GPU出图 用 NLinear(末值归一化+线性头)预测风电功率,对照 LSTM,输出预测曲线与权重图。默认 CUDA。 功能: · 末值归一化 · NLinear · 对照 LSTM · 权重图 · CUDA 训练 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
python数据分析与挖掘实战-第7章 模型评估.zip
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《Python数据分析与挖掘》全套PPT课件
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Python Pathformer 多路径气温预测GPU出图
Python Pathformer 多路径气温预测GPU出图 用 Pathformer(多尺度分块路径+门控聚合)预测气温,对照 LSTM,输出预测曲线与路径权重图。默认 CUDA。 功能: · 多路径分块 · 自适应门控 · 对照 LSTM · 路径权重图 · CUDA 训练 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python MOMENT掩码预训练 风电功率GPU预测
Python MOMENT掩码预训练 风电功率GPU预测 用 MOMENT(掩码时序 Transformer)预测风电功率,对照 LSTM,输出预测曲线与掩码表征图。默认 CUDA。 功能: · 掩码预训练 · MOMENT · 对照 LSTM · 表征图 · CUDA 训练 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
复现基于改进CNN-LSTM的高速公路交通流量预测研究(Matlab代码、Python代码实现)
【复现】基于改进CNN-LSTM的高速公路交通流量预测研究(Matlab代码、Python代码实现)
action_timeline_python_v0.26_dev_project.zip
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Python3 os路径跨平台兼容
Windows路径使用\分隔,Linux/macOS使用/分隔,硬写路径会跨系统报错。os.path模块自动适配系统分隔符。os.path.join拼接路径,自动补齐分隔符,规避斜杠错误。os.path.exists判断文件/文件夹是否存在,os.path.isdir区分文件和目录。新版Python3.4+推荐pathlib替代os.path,面向对象写法语法更简洁,可读性更强。项目开发统一使用pathlib,彻底解决跨平台路径兼容问题,无需手动处理转义符。 qi.transense.com.cn yytv.transense.com.cn ynu.transense.com.cn rmc.transense.com.cn bnpl.transense.com.cn
Python3生成器节省内存原理
生成器推导式用()包裹,(i for i in range(100000)),不会一次性加载全部数据到内存。采用惰性计算机制,每次调用next仅生成一条数据,内存占用固定,和数据总量无关。遍历方式:for循环自动迭代、next()手动取值。取值完毕后生成器永久枯竭,无法二次遍历。业务场景:日志读取、超大csv文件遍历、百万级数据迭代。缺点:无法通过下标取值、无法获取总长度,随机读取场景不适用。 www.gonatri.com m.gonatri.com hsvsrh.gonatri.com thvsjs.gonatri.com hjvsmc.gonatri.com
预测问题评价指标:MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE
MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE 以上是对于预测问题的评价指标。 1.平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE) 误差越大,该值越大。 2.均方误差(Mean Squared Error, MSE) 误差越大,该值越大。 SSE(和方差)与MSE之间差一个系数n,即SSE = n * MSE,二者效果相同。 3.均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE) 是MSE的算数平均根 误差越大,该值越大。 4.平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE) 注意:当真实值有数据等
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