回归模型是预测模型的一种,主要用于预测一个或多个因变量与一个或多个自变量之间的依赖关系。在回归分析中,常用的评价指标有均方误差(Mean Squared Error,MSE)、均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和决定系数R2 score。这些指标各有特点,可用于不同情况下的模型评估。
回归评价指标:MSE、RMSE、MAE、R2、AdjustedR2 我们通常采用MSE、RMSE、MAE、R2来评价回归预测算法。 1、均方误差:MSE(Mean Squared Error) 其中,为测试集上真实值-预测值。 2、均方根误差:RMSE(Root Mean Squard Error) 可以看出,RMSE=sqrt(MSE)。 3、平均绝对误差:MAE(Mean Absolute Error) 以上各指标,根据...
多元线性回归MLR多变量预测模型,多变量输入结构,可以拟合出方程,评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/Y56cm5px 多元线性回归MLR https://mbd.pub/o/bread/Y52bl5tp 逻辑回归(logistic) https://mbd.pub/o/bread/Y52VlJxt PCA-PLS...
基于互信息MI(数据特征选择算法)的回归预测,多输入单输出模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
基于支持向量机SVM的数据回归预测,SVM回归预测,多变量输入模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
遗传算法(GA)优化核极限学习机回归,GA-KELM回归预测,多变量输入模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
遗传算法(GA)优化随机森林的数据回归预测,GA-RF回归预测,多变量输入模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
最大互信息系数MIC(数据特征选择算法)的回归预测,多输入单输出模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
基于随机森林RF的数据回归预测,RF回归预测,多变量输入模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。