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rmse最新视觉报道_rmse std ste rmsd mae的区别(2024年11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：2024-11-27

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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。

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。

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。

长三角半糯粳稻外观品质评价与分级研究稻米的外观品质是决定其市场竞争力的关键因素，因此建立科学的外观品质评价方法对于规范稻米市场和促进水稻产业的健康发展具有重要意义。近期，扬州大学完成了一项题为“长三角地区半糯粳稻外观品质”的研究，该研究在《中国农业科学》2024年第57卷16期正式发表。该研究参照GB/T 15682—2008《粮油检验稻谷、大米蒸煮食用品质感官评价方法》，采用人工评价方式获取半糯粳稻的外观品质评分，并测定各类外观指标，包括垩白、透明度、粒型和色空间相关指标。通过皮尔森相关性系数、最大相关性最小冗余性、竞争自适应重加权采样和交集特征选取方法，分析了垩白、透明度、粒型和色空间相关指标与半糯米外观感官评分的关系，筛选出能决定半糯米外观品质的核心指标，构建了半糯米外观评分估测模型，并进行验证。研究发现，交集特征选取方法筛选出的垩白米透明度（X4）、整体透明度（X6）、垩白度（X9）和L*(X10)这四个指标构建的半糯米外观评分估测模型Y=5.68＋0.17X4＋0.19X6-0.03X9-0.12X10的准确度和稳定性最高，模型验证的决定系数（R2）为0.86，RMSE为0.32。使用此模型估测长三角地区3个稻作区绝大部分半糯米的外观分后，发现长三角地区半糯米材料前20%、20%—50%、50%—90%、最后10%的外观评分范围分别是大于0.23、-0.48—0.23、-1.68—-0.48、小于-1.68。这些评分范围可以代表半糯米外观品质的四个等级：一级、二级、三级、等外。不同外观等级的半糯米的粒型指标、垩白指标、透明度指标和色空间指标存在显著梯度差异，但其数值范围之间存在不同程度的交叉。参照长三角地区半糯米各外观等级的外观评分范围，可以快速通过外观估测评分确定单个半糯米材料外观的优劣情况。通过外观估测模型对半糯米进行综合评价，有利于兼顾半糯米不同外观表型，能够准确反映半糯米外观的实际情况。

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...

神经网络调参指南：让你的模型更强大 𐟚€ 调整神经网络的参数可是个技术活儿，搞对了能让你的模型性能飞升，搞错了可能就一塌糊涂。今天咱们就来聊聊怎么调参，让你的神经网络更上一层楼。网络结构调整 𐟏—️ 首先，网络结构的设计对模型性能影响巨大。不同的任务需要不同的网络结构。比如：前馈神经网络（FNN）：最简单的神经网络结构，适合简单的分类和回归任务。卷积神经网络（CNN）：专为图像处理设计，能提取图像的局部特征。循环神经网络（RNN）：处理序列数据的好手，比如文本或时间序列。注意力机制：让网络更关注重要的输入部分，尤其在自然语言处理中特别有用。生成对抗网络（GAN）：通过生成器和判别器的对抗训练，生成逼真的数据。激活函数选择 𐟔劦🀦𔻥‡𝦕𐦘痢ž经网络的核心，它们负责非线性变换。常用的激活函数有： Sigmoid函数：输出范围在(0, 1)，适合二分类任务，但可能导致梯度消失。双曲正切（Tanh）：输出范围(-1, 1)，比Sigmoid更宽的输出范围。 ReLU函数：简单高效，但在负输入值时输出为0，可能导致神经元失活。 Softmax函数：多分类问题中常用，将输出转化为概率分布。学习率调整 𐟓ˆ 学习率决定了模型权重更新的步长。过高的学习率可能导致模型不稳定，过低则训练缓慢。常用的学习率调整策略有：固定学习率：一直用一个不变的学习率。学习率衰减：随着训练轮次的增加，逐渐减小学习率。自适应学习率：根据模型的实际情况动态调整学习率。 Epoch设置 𐟌€ Epoch是完整地通过一次训练数据集的过程。Epoch数的选择依赖于数据集的大小和复杂度。过多可能导致过拟合，过少则模型可能未充分学习。批次大小（Batch Size） 𐟍 批次大小决定了每次参数更新时使用的样本数量。较大的批次可以提高训练效率，但可能影响模型性能；较小的批次提高了训练的随机性，有助于模型泛化。正则化率（Regularization Rate） 𐟛᯸ 正则化是防止过拟合的一种技术，通过在损失函数中添加正则项来限制模型复杂度。合适的正则化率平衡了模型的复杂度和拟合能力。性能评估指标：均方根误差（RMSE） 𐟓Š RMSE是衡量预测值与实际值差异的指标。通过最小化RMSE，我们可以提高神经网络预测的准确性。希望这些小技巧能帮到你，让你的神经网络在各种任务中大放异彩！𐟚€

机器学习中的损失函数：你了解几个？在机器学习中，选择合适的损失函数至关重要。以下是回归任务和分类任务中常用的几种损失函数： 𐟧𕥛ž归任务损失：平均偏差误差（Mean Absolute Error, MAE）：测量预测值与实际值之间的平均绝对差。但要注意，小错误和大错误同样重要，因此梯度的大小与误差大小无关。平均平方误差（Mean Squared Error, MSE）：较大的误差贡献更大，但对异常值敏感。根均方误差（Root Mean Squared Error, RMSE）：确保损失与因变量（y）具有相同的单位。 Huber损失：结合了MAE和MSE的优点。对于较小的误差，使用MSE；对于大错误，使用MAE。但要注意，它是参数化的，需要添加一个超参数。 Log cosh损失：非参数替代方案，计算成本稍高。 𐟧𕥈†类任务损失：二进制交叉熵损失（Binary Cross Entropy, BCE）：用于二进制分类任务，通过对数损失来衡量预测概率与真实二进制标签之间的差异。 Hinge损失：惩罚错误和置信度较低的正确预测。它基于边距的概念，用于训练支持向量机（SVM）。交叉熵损失（Cross Entropy Loss）：将BCE损失扩展到多类分类任务。 KL发散（Kullback-Leibler Divergence）：测量当一个分布使用另一个分布近似时丢失的信息。然而，对于分类任务，使用KL发散与最小化交叉熵相同，因此建议直接使用交叉熵损失。它还用于t-SNE和知识蒸馏，用于模型压缩。了解这些损失函数的特点和使用场景，可以帮助你更好地选择适合任务的损失函数，从而提高模型的性能。

𐟚€ TimeGPT：科技界的全新星系 𐟚€ 𐟎‰ 科技界最近迎来了一颗新星！美国公司Nixtla推出了业界首个时序基础模型——TimeGPT，并慷慨地向公众开放了模型API。这意味着，我们每个人都能亲身体验这一科技杰作！𐟔“ 𐟔 TimeGPT基于强大的Transformer架构，通过巧妙处理历史数据，能够精准捕捉时序信息。它就像一个拥有预见未来的魔法师，为我们揭示了时间序列背后的奥秘。𐟔𐟒ꠤ𘺤𚆨𛃥‡𚨿™位“魔法师”，Nixtla可是下足了功夫。他们在迄今为止最大的时间序列数据集上进行了训练，这个数据集包含了超过1000亿个数据点，涵盖了金融、经济、人口统计等多个领域。这保证了TimeGPT具备广泛适用性和准确性，无论面对哪种时间序列数据，都能游刃有余。𐟌Ÿ 𐟔砥œ訮�ƒ环境方面，Nixtla也是毫不吝啬。他们动用了NVIDIA A10G GPU集群，并采用了带有学习率衰减策略的Adam优化器。这种高端配置，让TimeGPT在训练过程中如虎添翼，性能更上一层楼。𐟚€ 𐟎𘎤𜠧𛟦–𙦳•相比，TimeGPT无需对数据分布进行繁琐的假设，就能轻松实现概率预测。它不仅能预测未来趋势，还能估计预测的不确定性，给出指定精度下的预测值可能存在的区间。这种强大的功能，让TimeGPT在时间序列预测领域独树一帜！𐟓ˆ 𐟎œ襮ž验中，TimeGPT展现了惊人的实力。它使用了超过30万个时间序列作为测试集，根据不同频率指定预测窗口，以模拟实际应用场景。最终，它以出色的rmse和rmae评测指标，证明了自己在时间序列预测方面的卓越性能。𐟎𐟎‰ 现在，一起期待TimeGPT在未来能为我们带来更多惊喜吧！无论是金融市场分析、物联网数据预测还是销售趋势判断，它都将成为我们最得力的助手。𐟌Ÿ

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