《表4 不同机器学习算法对城市肌理与指标得分的回归分析结果》

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《基于人工智能的城市肌理识别和评价研究》

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基于MATLAB R2018b数据分析和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox），对比不同的机器学习算法，对于上述数据分别进行拟合的均方根误差（RMSE)见表4，RMSE是观测值与真值偏差的平方和与观测次数m比值的平方根，用来衡量观测值与真值的偏差情况。RMSE越小说明回归结果越好，图像识别与城市指标的相关性越强。