基于bp神经网络预测python

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• 壹、python做BP神经网络，进行数据预测，训练的输入和输出值都存在负数，为什么预测值永远为正数？
• 贰、什么是BP神经网络？
• 叁、pythonmse指标多少算效果好

壹、python做BP神经网络，进行数据预测，训练的输入和输出值都存在负数，为什么预测值永远为正数？

因为sigmoid就是预测0到1之间的连续值。 通常当二分类预测使用，你的问题是否复合二分类如果可以就把类别换成0和1就可以了，如果是做回归那就不行了，要换其他损失函数

贰、什么是BP神经网络？

BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。 经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。 具体步骤如下：
1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。
2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。
3、计算网络实际输出与期望输出的误差。
4、将误差逐层反向回传至之前各层，并按一定原则将误差信号加载到连接权值上，使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。
5、対训练集中每一个输入—输出样本对重复以上步骤，直到整个训练样本集的误差减小到符合要求为止。

叁、pythonmse指标多少算效果好

导读：很多朋友问到关于pythonmse指标多少算效果好的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

回归任务中的评价指标之MSE，RMSE，MAE，R-Squared，MAPE

分类任务的评价指标有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared

均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均。 通过平方的形式便于求导，所以常用作线性回归的损失函数。

均方根误差RMSE，即均方误差开平方，常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。

MAE是绝对误差的平均值。 可以更好地反映预测值误差的实际情况。

R-Squared又叫可决系数(coefficientofdetermination)，也叫拟合优度，反映的是自变量对因变量的变动的解释的程度。 越接近于1，说明模型拟合得越好。 在sklearn中回归树就是用的该评价指标。

可以这么理解：将TSS理解为全部按平均值预测，RSS理解为按模型预测，这就相当于去比较你模型预测和全部按平均值预测的比例，这个比例越小，则模型越精确。 当然该指标存在负数的情况，即模型预测还不如全部按平均值预测

缺点：当数据分布方差比较大时，预测不准时，依然比较大，此时该评价指标就不太好

其中：

表述真实值的变动程度，正比于方差

表示模型预测和真实值之间的残差

使用sklearn计算：

MAE:

范围,当预测值与真实值完全吻合时等于0,即完美模型;误差越大,该值越大。

MAPE:

范围[0,+),MAPE为0%表示完美模型，MAPE大于100%则表示劣质模型。 MAPE的值越小，说明预测模型拥有更好的精确度.

matlabBP神经网络中，最后算出的MSE值应该为多少？

表示对网络训练结果的测试。

Mse的意思是均方误差，当然越小越好。 但这和你有多少训练样本，有多少训练课程有很大关系。

这个没有标准，每个都知道零偏差是最好的。 但是，神经网络本身的致命缺陷消除了，因为它是对解析表达式的迭代收敛近，所以不可能达到零误差。

这样只能根据用户的工程技术要求来判断，误差指标应该小于工程误差范围啊。 但对于科学研究来说，只能具体分析。 量化没有明确或绝对的意义。

扩展资料：

BP神经网络的计算过程包括正演计算过程和反演计算过程。 在正向传播过程中，输入模式从输入层到隐单元层，再到输出层进行逐层处理。

每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。 如果在输出层不能得到想要的输出，则误差信号将沿原连接路径反向传播返回，并对每个神经元的权值进行修改，使误差信号最小化。

参考资料：百度百科-BP神经网络

使用python实现ema（指数移动平均的计算）

?a?=?2/13

Prices?=?[0.0]?#prices?of?everyday

EMAs?=?[0.0]?#?ems?of?everyday

def?ema?(?N?,?Price)?:

????Prices.append(Price)

????if?N=1:

????????EMAs.append(Price)

????else?:

????????EMAs.append((1-a)*EMAs[N-1]?+?a*Price)

ema(1,1)

ema(2,3)

print?(EMAs[1])

print?(EMAs[2])

评价图像质量的两个重要指标（MSE和PSNR）【转】

网址：图像峰值信噪比的计算-豆丁网

实现灰度图像峰值信噪比计算-松子茶的专栏-博客频道-CSDN.NET

峰值信噪比_郑眼观色_新浪博客

转自happinesslz：

1.MSE（均方误差）：

其中，f'(i,j)和f(i,j)分别表示的是待评价图像和原始图像，M,N分别表示图像的与宽。

2.PSNR（峰值信噪比）:

PSNR本质上与MSE相同，但它与图像的量化灰度级相联系，其表达式为：

结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于pythonmse指标多少算效果好的全部了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收关注本站。