本文介绍了回归算法的误差度量指标,包括SE、ME、MAE、MPE和MAPAE,并通过Python手动计算这些指标,分析美元汇率预测模型的表现。使用RandomForest和DecisionTree算法,ForestRegressor得分为90%,优于TreeRegressor的83%。最终结果显示模型预测与实际汇率的差异为0.36%。建议使用Sklearn库中的现成函数以提高计算效率。
本文介绍了一种名为PoNQ的新型可学习网格表示方法,通过局部样本点、法线和误差度量获取全局网格,处理具有边界和锐利特征的开放表面,展示了其有效性。
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