不能使用均方对数误差（负预测值），尽管数据已经归一化且预测值大于-1。
创始人
2024-12-27 06:31:32
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如果数据已经归一化且预测值大于-1，那么均方对数误差（Mean Squared Logarithmic Error, MSLE）将无法使用，因为它的计算涉及到取对数操作，而负预测值无法取对数。
一个替代的评估指标是均方误差（Mean Squared Error, MSE），它可以用于衡量预测值和实际值之间的差异。下面是一个示例代码，展示如何计算并输出均方误差。
import numpy as np
# 假设我们有归一化的预测值和实际值
predictions = np.array([0.2, 0.4, 0.6])
targets = np.array([0.3, 0.5, 0.8])
# 计算均方误差
mse = np.mean((predictions - targets) ** 2)
print("均方误差：", mse)
输出结果将是均方误差的值。请注意，这里的预测值和实际值都应该是归一化的，并且预测值应大于-1（因为如果小于-1，可能需要重新检查预测模型）。
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