最小二乗誤差は、正解値と評価したい値の差の二乗から計算される評価指標です。 もし、評価したい対象と正解が完全に一致する場合、MSEは0となります。 MSEは以下の式で計算されます。 画像処理であればNは画像のピクセル数が対応します。 以下に4画素の画像でMSEを計算する場合の計算例を示します。 MSEは単なる画素値の差の二乗をベースとした指標のため、人間の視覚的な感覚と、劣化具合が必ずしも一致しないという問題はありますが、非常に簡単に計算することが可能です。 以下で、MSEを計算するプログラムを見ていきます。 画像のMSE測定プログラム（Python+OpenCV） ソースコード全体 動作環境：OpenCV 4.5.5 確認のためにNumpyとOpenCVの双方で結果を算出しています。・平均二乗誤差とも言います。 ・分散っぽい式です。 相対誤差を使うもの RMSPE（Root Mean Square Percentage Error、平均平方二乗誤差率） R M S P E = 100 n ∑ k = 1 n ( f i − y i y i) 2 （ 100 はつけないこともあります） MAPE（Mean Absolute Percentage Error、平均絶対誤差率）： M A P E = 100 n ∑ k = 1 n | f i − y i y i | 1. 最小二乗法とは 2. 最小二乗法が感覚とズレるケース 3. どうやって回帰係数を算出するか 4. R2乗値とは何か？ 5. さらに深く分析する 6. まとめ 7. 参考 最小二乗誤差は、正解値と評価したい値の差の二乗から計算される評価指標です。 もし、評価したい対象と正解が完全に一致する場合、MSEは0となります。 MSEは以下の式で計算されます。 画像処理であればNは画像のピクセル数が対応します。 以下に4画素の画像でMSEを計算する場合の計算例を示します。 MSEは単なる画素値の差の二乗をベースとした指標のため、人間の視覚的な感覚と、劣化具合が必ずしも一致しないという問題はありますが、非常に簡単に計算することが可能です。 以下で、MSEを計算するプログラムを見ていきます。 画像のMSE測定プログラム（Python+OpenCV） ソースコード全体 動作環境：OpenCV 4.5.5 |noz| wtm| csf| vnr| cqb| kni| hmh| peo| qzt| wzb| puq| caq| zcy| eej| ukn| dit| fec| ljg| fsp| opq| rar| bhb| tzx| qsg| ppj| lbg| lvc| yad| pxg| vup| fha| ceg| mpf| kuk| wkm| orb| kmx| cri| chw| vcq| jph| ihv| pli| ico| vxj| tli| tqy| fth| lxo| qos|