RegressionMetric

Tính thước đo hồi quy để đánh giá chất lượng của dữ liệu dự đoán so với dữ liệu thực tế.

double vector::RegressionMetric(
   const vector&           vector_true,   // vector của giá trị thực tế
   ENUM_REGRESSION_METRIC  metric         // loại thước đo
);

double matrix::RegressionMetric(
   const matrix&           matrix_true,   // ma trận của giá trị thực tế
   ENUM_REGRESSION_METRIC  metric         // loại thước đo
);

vector matrix::RegressionMetric(
   const matrix&           matrix_true,   // ma trận của giá trị thực tế
   ENUM_REGRESSION_METRIC  metric,        // loại thước đo
   int                     axis           // trục
);

Tham số

vector_true/matrix_true

[in] Vector hoặc ma trận của các giá trị thực tế.

metric

[in] Loại thước đo từ liệt kê ENUM_REGRESSION_METRIC.

axis

[in] Trục. 0 — trục ngang, 1 — trục dọc.

Giá trị trả về

Thước đo đã tính toán, đánh giá chất lượng của dữ liệu dự đoán so với dữ liệu thực tế.

Ghi chú

• REGRESSION_MAE — sai số tuyệt đối trung bình, biểu thị sự khác biệt tuyệt đối giữa các giá trị dự đoán và giá trị thực tế tương ứng.
• REGRESSION_MSE — sai số bình phương trung bình, biểu thị sự khác biệt bình phương giữa các giá trị dự đoán và giá trị thực tế tương ứng.
• REGRESSION_RMSE — căn bậc hai của MSE.
• REGRESSION_R2 - 1 — MSE(hồi quy) / MSE(trung bình).
• REGRESSION_MAPE — MAE dưới dạng phần trăm.
• REGRESSION_MSPE — MSE dưới dạng phần trăm.
• REGRESSION_RMSLE — RMSE được tính trên thang logarit.

Ví dụ:

vector y_true = {3, -0.5, 2, 7};
vector y_pred = {2.5, 0.0, 2, 8};
//---
double mse=y_pred.RegressionMetric(y_true,REGRESSION_MSE);
Print("mse=",mse);
//---
double mae=y_pred.RegressionMetric(y_true,REGRESSION_MAE);
Print("mae=",mae);
//---
double r2=y_pred.RegressionMetric(y_true,REGRESSION_R2);
Print("r2=",r2);

/* Kết quả
   mae=0.375
   mse=0.5
   r2=0.9486081370449679
*/