我们用一个回归问题来介绍这些指标,我们的其中输入是工作经验,输出是薪水。 下图显示了为预测薪水而绘制的线性回归线。1、平均绝对误差(MAE):平均绝对误差 (MAE) 是最简单的回归度量。它将每个实际值和预测值的差值相加,最后除以观察次数。 为了使回归模型被认为是一个好的模型,MAE 应该尽可能小。MAE的优点...
回归问题的挑战与解决方案:讨论过拟合、欠拟合等问题,并提供解决方案。 二、回归基础 回归问题在机器学习和数据科学领域占据了核心地位。本章节将对回归问题的基础概念进行全面而深入的探讨。 什么是回归问题 回归问题是预测一个连续值的输出(因变量)基于一个或多个输入(自变量或特征)的机器学习任务。换句话说,回归模...
至此,线性回归从概念到求解基本介绍完毕。 逻辑回归 逻辑回归主要是用来解决二分类问题,其主要的目的就是预测一件事情发生的可能性,其虽然是起到分类的作用,但是其本质还是回归。这么说的原因是,其主要的过程还是用线性回归进行拟合,但是,在最后得到结果的时候会强行将连续值进行非线性变化到0-1的范围。如下图, 假...
我们用一个回归问题来介绍这些指标,我们的其中输入是工作经验,输出是薪水。下图显示了为预测薪水而绘制的线性回归线。 1、平均绝对误差(MAE): 平均绝对误差 (MAE) 是最简单的回归度量。它将每个实际值和预测值的差值相加,最后除以观察次数。为了使回归模型被认为是一个好的模型,MAE 应该尽可能小。 MAE的优点是: ...
在机器学习中,回归问题求解的每一个步骤具体是怎样实现的呢? 回归问题求解 步骤一:模型的选取 (Model Selection) 在一个回归问题中,很显然模型选择和好坏会直接关系到将来预测结果的接近程度,举个例子:如果将一组按二次函数关系分布的数据用线性关系拟合的结果偏差一定会相对较大。
回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中,我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。 1、线性回归的假设是什么? 线性回归有四个假设 线性:自变量(x)和因变量(y)之间应该存在线性关系,这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。
回归问题一般通过以下三步解决: 1.Model: function set 选择一个模型。模型实际就是函数的集合,线性回归模型,就是所有线性函数组成的集合 2.Goodness of function 需要有一个评判标准,能够判断函数的好坏 3.Best function 利用上一步中评判标准,在函数集合中找到最好的函数 ...
回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。 在这篇文章中,我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。 1、线性回归的假设是什么? 线性回归有四个假设 · 线性:自变量(x)和因变量(y)之间应该存在线性关系,这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。
1、第三章 受约束回归问题n一、模型参数的线性约束一、模型参数的线性约束n 二、对回归模型增加或减少解释变量二、对回归模型增加或减少解释变量n 三、参数的稳定性检验三、参数的稳定性检验n 四、非线性约束四、非线性约束6/2/2022受约束回归n在建立回归模型时,有时根据经济理论需要对在建立回归模型时,有时...
分类问题与回归问题 分类与回归 一、分类问题 1.1分类性能度量: (1)准确率(accuracy) *(2)精确率(percision) *(3)召回率(recall)/灵敏度(sensitivity) (4)P-R曲线 P-R曲线的绘制 (5)F值 (6)ROC曲线 绘制ROC曲线 AUC(area under curve) 1.2 分类性能可视化 ...