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rmse最新视觉报道_rmse的值在什么范围比较合适(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

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增强超分辨率网络：逼真厚片CT模拟算法论文摘要：本研究旨在开发一种能够生成与AAPM-Mayo 2016低剂量CT大挑战数据集实际图像高度相似的厚切片CT图像的模拟算法。该方法利用峰值信噪比（PSNR）和均方根误差（RMSE）指标进行评估，并假设其模拟结果能够更贴近真实图像。与其他模拟方法相比，本研究提出的方法在PSNR和RMSE方面均表现出显著优势。使用该方法生成的图像在D45和B30重建内核的PSNR值分别为49.7369Ⱳ.5223和48.5801ⱷ.3271，RMSE值则分别为0.0068Ɒ.0020和0.0108Ɒ.0099，表明其分布与真实厚片图像更加紧密对齐。进一步验证该模拟算法，我们利用TCIA LDCT-and-Projection-data数据集进行了测试。然后，利用生成的图像训练了四个不同的超分辨率（SR）模型，并使用2016年低剂量CT大挑战数据集中的真实厚片图像进行了评估。结果显示，当使用新颖算法生成的数据进行训练时，所有四个SR模型的性能都得到了显著提升。

如何判断量化策略是否过拟合？过拟合是指模型过于复杂，导致它在训练数据上表现优异，但在未知数据上表现不佳的现象。在自然科学领域，过拟合的判断相对简单，例如，如果测试集和训练集的RMSE不一致，那么很可能是发生了过拟合。更细致的方法是使用交叉验证来划分测试集。然而，在量化领域，过拟合的判断要复杂得多。直观上看，过拟合表现为回测时表现优异，但在实盘交易中却亏损严重（如图1所示）。量化策略是否过拟合，关键在于预测未来表现的能力。由于未来表现是未知的，因此可以将历史数据分为两部分：伪历史和伪未来。通过判断历史上是否出现过拟合来推测策略是否为过拟合的产物。需要注意的是，仅仅将测试区间表现显著差于训练样本的情况视为过拟合是不准确的。因为金融数据不满足独立同分布的假设，如果测试区间内市场环境变差，不能说明策略本身发生了过拟合。那么，有没有方法可以判断策略是否过拟合呢？这不是避免过拟合的第一步，而是判断是否过拟合的方法。

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AI模型评估指南：从分类到回归在机器学习中，评估一个模型的性能至关重要。根据数据集的目标值不同，模型评估可以分为分类模型评估和回归模型评估。下面我们来详细探讨这两种评估方法。分类模型评估 𐟓Š 分类模型的评估指标主要包括准确率、精确率、召回率和F1-score，以及AUC score。这些指标帮助我们全面了解模型的性能。准确率（Accuracy）准确率是预测正确的样本数占总样本数的比例，计算公式为：(TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)。精确率（Precision）精确率是正确预测为正的样本占所有预测为正的比例，计算公式为：TP / (TP + FP)。召回率（Recall）召回率是正确预测为正的样本占所有正样本的比例，计算公式为：TP / (TP + FN)。也称为查全率。 F1-score F1-score用于评估模型的稳健性，计算公式为：2PR / (P + R)，其中P是精确率，R是召回率。F1-score可以中和精确率和召回率的单独使用，因为单独使用精确率或召回率可能无法全面评估模型的好坏。 AUC Score AUC score主要用于评估样本不均衡的情况。通过绘制ROC曲线并计算曲线下的面积来得到。ROC曲线的横坐标是FPR（假正率），纵坐标是TPR（真正率）。回归模型评估 𐟓ˆ 回归模型的评估指标包括RMSE、RSE、MAE、RAE和决定系数。这些指标帮助我们了解回归模型的误差和解释度。均方根误差（RMSE） RMSE是衡量回归模型误差的常用公式，适用于误差单位相同的模型。相对平方误差（RSE） RSE可以比较误差单位不同的模型。平均绝对误差（MAE） MAE与原始数据单位相同，适用于误差单位相同的模型，量级近似RMSE，但误差值相对小一些。相对绝对误差（RAE） RAE与RSE不同，适用于误差单位不同的模型。决定系数（Rⲯ𜉊决定系数（Rⲯ𜉦𑇦€𛤺†回归模型的解释度，计算公式为：1 - (RSS / TSS)，其中RSS是残差平方和，TSS是总平方和。RⲨ𖊦Ž娿‘1，说明回归模型越好，自变量和因变量之间存在线性关系。模型拟合 𐟎补ž‹评估不仅关注模型的表现效果，还关注模型的拟合情况。拟合情况可以分为过拟合和欠拟合。欠拟合欠拟合是指模型学到的特征太少，导致无法准确识别或预测。过拟合（Overfitting）过拟合是指模型在训练样本中表现得过于优越，但在验证集或测试集中表现不佳。通过这些指标和概念，我们可以全面评估AI模型的性能，从而更好地优化和调整模型。

残差分析：模型优劣的秘密 𐟓Š 残差分析：预测模型的背后残差，就是实际值和估计值（拟合值）之间的差距。这个差距可以用来初步判断模型是否合适。一个好的模型，它的残差需要满足几个关键条件：残差不相关：如果残差有相关性，那这些相关性信息也应该被用来预测。残差的均值为0：如果均值不为0，模型预测就会有偏差。残差的方差平稳：残差的波动不能忽高忽低。残差正态分布：残差应该符合正态分布。如果这些条件都满足，残差就像是白噪声，用ACF图可以初步判断时间序列是否是白噪声。小案例：谷歌股价预测假设我们用多个模型来预测谷歌的股价，并且这些模型的残差都符合白噪声。那怎么判断哪个模型更优呢？这时候就需要一些指标来衡量模型的准确性。模型评估指标 MAE（平均绝对误差）：测量预测值与实际值之间的平均差距。 MSE（均方误差）：预测值与实际值之差的平方的平均值。 RMSE（均方根误差）：MSE的平方根，用来衡量预测值的波动性。 MAPE（平均百分比误差）：预测值与实际值之差的绝对值与实际值的百分比。小案例：综合模型评估指标在R中的实现通过这些指标，我们可以更全面地评估不同模型的优劣。每个指标都有其独特的用途，结合起来使用，可以更准确地判断哪个模型更适合我们的数据。

TRMSE/𐡐𚑃𑇐𝐾《Aurora (Explicit) (黎明街)》Aurora (Explicit)（@网易云音乐）满眼金黄，遍地落叶，吸一口烟，拥抱这种无即是有的莫大的愉悦。

如何评估面板数据模型的样本外预测性能？𐟤” 在现实世界的各种应用中，评估统计模型的预测准确性变得越来越重要。然而，现有的评估方法主要关注于时间序列、非结构化数据或截面数据。面板数据，它同时拥有时间序列和个体两个维度，那么如何评估面板数据统计模型的预测性能呢？首先，Stata中缺乏合适的命令来评估时间序列维度中模型的样本外性能。此外，现有的交叉验证程序（如crossfold和cvauroc）在处理样本内和样本外时，通常会对所有观测值进行处理，而不考虑这些观测值是否属于不同的个体或来自同一个体的后续观测。因此，这些方法很难引入动态效应模型或固定效应模型。通常，我们将一个模型的性能表示为与另一个替代模型的相对值。例如，在评估时间序列框架中的预测准确性时，模型的RMSE通常与“朴素”预测的RMSE进行比较。其中，样本内时期的最后一个观测值被用作对样本外观测值的直接预测。但是，如果我们只是随机抽取观察结果，那么“朴素”的预测会是什么？在面板数据的情况下，更有用的练习是使用个体而不是观察值的类似于交叉验证的练习。因此，我们开发了4个新的命令：xtoos_t、xtoos_i、xtoos_bin_t和xtoos_bin_i，分别评估面板数据模型在时间序列和截面维度上的样本外预测性能。这些命令还为不同类型的因变量（连续变量和0-1变量）开发了单独的程序。通过这些新的命令，我们可以更准确地评估面板数据模型的预测性能，从而更好地指导实际应用。

自动评估高层窗景的深度学习新方法 𐟏⨮𚦖‡题目 Aroomwithaview:Automaticassessmentofwindowviewsforhigh-risehigh-densityareasusingCityInformationModelsanddeeptransferlearning 有风景的房间：使用城市信息模型和深度迁移学习自动评估高层高密度区域的窗户景观 𐟓š论文摘要每一间开窗的房间都有一个独特的景观，它不仅影响着居民的健康和生活满意度，还决定了住房的价值。因此，自动准确地评估窗景对于检查邻里景观和优化城市发展的社会和物理环境至关重要。然而，现有的评估方法通常是劳动密集型的，且不准确、不可扩展，无法应对高层、高密度城市的窗户景观评估挑战。本研究旨在通过使用逼真的城市信息模型（CIM）来定量和自动地评估窗口视图指数（WVI）。我们首先定义了四个WVI来定量表示外部的绿化、水体、天空和建筑视图。然后，我们提出了一种深度迁移学习方法来估计CIM中捕获的窗口视图的WVI。在香港湾仔区的初步实验测试中，我们的方法表现出了令人满意的结果（RⲾ0.95），且速度很快（每个视图仅需3.08秒），WVI的准确度也很高（RMSE<0.042）。该方法可用于计算城市规模的窗口视图，对于景观管理、可持续城市规划和设计以及房地产估价具有重要意义。 𐟌Ÿ推荐理由这篇文章研究了近年来新兴的城市窗景问题，并运用了热门深度学习技术来自动分割水体、天空、绿色空间和建筑四种窗景指数WVI。此外，本文还将窗景指数（WVI）转换为窗景等级（WVR），使得窗景元素占比的展示更加简单明了，有助于人们更好地理解和参与决策。这种方法不仅值得学习，还能为房地产估价提供有力支持。

边缘检测评估方法：FOM、RMSE、PSNR和SSIM对比实验和理论研究「数据派thu的精心推荐」边缘检测评估方法：FOM、RMSE、PSNR和SSIM对...

InstructMol：AI预测新革命 𐟌Ÿ 创新框架：InstructMol提出了一种新的半监督学习（SSL）框架，用于分子属性预测。通过评估伪标签的可靠性，有效利用大规模未标记数据，实现了显著的预测性能提升。 𐟚렩🥅领域转移差异：与传统的预训练-微调范式不同，InstructMol采用特定任务的伪标签机制，确保与标记和未标记数据集的高度兼容性。 𐟤– 关键创新：InstructMol的关键创新在于集成了一个“批评者”角色的指导模型，引导目标模型合理分配对标记和伪标记数据的注意力，显著降低噪声并提高预测准确性。 𐟓Š 广泛基准测试：在MoleculeNet和分布外（OOD）数据集上的广泛基准测试显示，InstructMol超越了现有的最先进的SSL方法，回归任务的RMSE降低了高达9.98%，在分类指标上也有显著改进。 𐟒Š 实际应用验证：InstructMol准确预测了九种新专利药物分子的属性，针对5-HT1A受体的实验Ki值验证了其鲁棒性，误差极小。 𐟓ˆ 低数据场景下的高效性：即使在仅有0.1%标记训练数据的低数据场景下，InstructMol也能实现显著的预测改进，展示了其在解决数据稀缺挑战中的鲁棒性。 𐟌 多种机器学习架构的兼容性：该框架与各种机器学习架构兼容，包括GCN、GAT和GIN，为多样的分子建模任务提供了广泛的适用性。 𐟔œꦝ奏‘展方向：包括开发与InstructMol协同增效的定制自监督学习技术，进一步提升其解决复杂生物化学挑战的能力。

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