average divergence的意思|示意
平均散度
average divergence的用法详解
Average divergence，又被称为平均分离度，是一个衡量模型解释能力的指标，它能够测量出算法与实际输出的差异性。它是通过计算模型给出的输出值和实际值之间的平均相对差异，来衡量算法的准确度。
Average divergence是用于衡量模型的准确度的一种常用指标，是用来衡量机器学习模型运行时输出和实际值之间的不同程度。
Average divergence可以通过计算模型给出的输出值和实际值之间的相对差异，来获得一个指标，这个指标可以反映出模型的准确度。如果模型给出的值和实际值之间的差异越小，那么说明模型的准确度就越高，Average divergence的值越小；反之，如果模型给出的值和实际值之间的差异越大，模型的准确度就越低，Average divergence的值越大。
平均分离度不仅可以用来衡量机器学习模型的准确度，同时它也能反映出模型的可靠性，能够让我们评估不同模型之间的相对优劣程度。
总之，average divergence是一种通过计算模型给出的输出值和实际值之间的相对差异，来衡量模型准确度的指标，评估不同模型之间的相对优劣程度。
average divergence相关短语
1、 average divergence degree 平均发散度
2、 average divergence distance 轨迹平均分离距离
3、 n-rank average divergence degree n阶平均发散度
4、 average pairwise divergence 平均成对散度
5、 divergence average dea 差离平均值
average divergence相关例句
Trend - following indicators, such as moving averages, Directional System, and MACD ( moving average divergence ), help identify trends.
趋势跟踪指标, 包括移动平均线, 方向系统和MACD ( 指数平滑移动平均线 ), 它们帮助确认趋势.
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