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在使用librosa.feature.rmse进行声音特征提取时，我有以下几点经验：import numpy as np
y, sr = librosa.load(wav_file)
浏览 64提问于2019-11-25得票数 4
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我观察到的是，培训RMSE高于验证RMSE。我使用的是默认参数的模型，即两个隐层，每个层有200个神经元，没有l1/l2正则化。激活是整流器。没有Dropout补充说。我想知道如何在验证RMSE下面调优两个获得训练RMSE的超参数？我正在使用单独的列车，验证和测试集.训练数据有1958826个样本，验证和测试集各有599380个样本。编辑:虽然我遇到的验证RMSE低于培训RMSE，但似乎培训中的剩余偏差值低于验证值。所以这看起来很好。编辑:培训: R
浏览 0修改于2018-11-27得票数 1
我计算了预测，但不知道如何计算R中的RMSE值和相关系数R(相关系数)，我尝试在excel上计算它，结果为0.0078。所以我基本上有两个问题。
如何计算R中RMSE和R值？什么是好的RMSE值？
浏览 2提问于2021-04-24得票数 0
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我发现，对于一个值从0到400的变量，RMSE等于76。这个rmse是否可以被认为是一个好的结果，以及我如何解释它。RMSE MAEProphet 76.247419 46.120543
XGBoost 76.405984 46.193548
浏览 0提问于2021-06-12得票数 0
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对于一维数据或由单个列组成的数据，计算错误(RMSE)非常简单。例如，我们可以使用python库。from sklearn.metrics import mean_squared_error1.238,1.632,2.119,1.677,2.145] )<em
浏览 0修改于2021-12-27得票数 2
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以前，我的模型是实现RMSE ~ 40，平均目标变量为112。所以，如果RMSE从40减少到30，我真的做得更好吗？或者我在愚弄自己，就像以前一样，我有40 (RMSE)/ 112 (avg )。现在我有30 (RMSE)/ 80 (avg )。(塔雷格)？
换句话说，我们是否真的应该将RMSE</e
浏览 1提问于2020-04-20得票数 1
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我创建了SVDRecommender，然后评估了RMSE。所以结果大约是0.4...为什么它这么小？也许我只是不理解一些东西，我的数据集不是那么稀疏，但后来我尝试了更大更稀疏的数据集，RMSE变得更小(约0.18)！有人能给我解释一下这种行为吗？
浏览 4修改于2015-06-20得票数 0
x_train,y_train)MAE = mean_absolute_error(val_y , NNpredictions)# Summarize the resultsmae =
浏览 33提问于2020-11-05得票数 0
我想在ALS模型中计算RMSE，我发现如下代码： case Array(user,item,ratepredictions = model.transform(ratingsDF)
val evaluator = new RegressionEvaluator().setMetricName("rmse").setLabelCol("rating").setPredictionCol(
浏览 3修改于2016-07-07得票数 4
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我想在Landsat8 NDVI IMG和AVHRR NDVI IMG之间进行空间验证为此，我想确定RMSE。AVHRR <- raster("AVHRR_NDVI.tif")rmse <- function(error) sqrt(mean(error^2))
#
浏览 2提问于2019-02-28得票数 0
= gbm3.evals_result_
plt.plot(gbm3eval['valid_0']['rmse'],label='custom rmse')eval_results for gbm2：
Training until validation scores don&
浏览 8提问于2020-05-25得票数 0
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我是机器学习的新手，我想知道在数据缩放时如何评估RMSE。sklearn.svm import LinearSVR
lin_svr.fit(X_train_scaled, y_train) 当我想要评估RMSE所以它对我来说没有太大意义： from sklearn.metrics import mean_squared_error
rmse= np.sqrt(mean_squared
浏览 43提问于2020-10-01得票数 0
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我试图为模拟数据计算RMSE。但是输出给出了RMSE的NaN。下面是我正在使用的代码。library(caret)sim.regression<-function(n.obs=200,coefficientstest.data<-y[151:200] prediction <- predict(lm(y~M),test.data)
RMSE<
浏览 1修改于2021-06-18得票数 1
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：RMSE <- function(true_ratings, predicted_ratings){naive_rmsermse_results <-tibble(method = "Simple average model&
浏览 1修改于2019-11-08得票数 0
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T3_b = rnorm(6), 我想使用这样的MLmetrics包来计算均方根误差：RMSE_T1_a = RMSE(sample$T1, sample$T1_a)RMSE_T1_c = RMSE(sample$T1, sample$T1_c)
RMSE_T2_a = <em
浏览 1修改于2019-04-18得票数 0
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我正在使用ddply来计算rmse，即每个id、条件组合的大型数据帧的其他汇总统计信息。(id, criteria), summarize, mean=mean(accuracy, na.rm=T), median=median(accuracy, na.rm=T), rmse=sqrt((id, criteria), summarize, mean=mean(accuracy, na.rm=T), median=median(accuracy, na.rm=T), rmse=sqrt(sum((mean - value)^2 , na.r
浏览 7修改于2015-08-04得票数 1
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我希望每个方法都有一个条形图，如下所示： Method MSE RMSE MAE
Baseline 42674.68 206.58
浏览 4修改于2016-08-05得票数 0
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