线性回归模型是否要带截距:如果带截距能够很好拟合就带上,这样的线性回归模型更具有通用性 回归算法就是在不断的自身迭代的减少误差来使得回归算法的预测结果可以越发的逼近真实结果 线性回归的矩阵表达 y = wx + b Y = XWt 误差处理 损失函数 通过【损失函数】来表示误差 损失函数也可以表示为: 通过损失函数可得...
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。 指标一: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...
6、在简单线性回归中,对于模型参数a和b的求取最后需要尽可能地化简为向量化之间的运算,向量化运算可以大幅度地降低整体运算的计算量,提高整体的运算效率。 向量化运算是机器学习算法中非常重要的思想,它是提高机器学习算法计算效率的非常有效的方法。 图5 7、对于线性回归算法的评判标准主要有以下指标: (1)MSE:均方误...
其中的原因有两个,第一就是回归算法比较简单,介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。第二就是回归算法是后面若干强大算法的基石,如果不理解回归算法,无法学习那些强大的算法。回归算法有两个重要的子类:即线性回归和逻辑回归。线性回归就是我们常见的直线函数。如何拟合出一条直线最佳匹配我所有的数据?对于这...
1回归算法概念 回归算法是一种有监督算法 回归算法是一种比较常用的机器学习算法,用来建立“解释”变量(自变量X)和观 测值(因变量Y)之间的关系;从机器学习的角度来讲,用于构建一个算法模型(函数)来做属性(X)与标签(Y)之间的映射关系,在算法的学习过程中,试图寻找一个 函数 h: ...
新闻 体育 汽车 房产 旅游 教育 时尚 科技 财经 娱乐 更多 无障碍 关怀版 登录 视频加载失败,可以 刷新 试试 00:00/00:00 推荐 加载更多 机器学习入门53:sklearn实战,回归性能评价指标与回归算法比较语凡提 2020.06.20 17:59 分享到 热门视频 加载更多 ...
在机器学习和统计建模中，回归模型是一类用于预测连续值输出的重要工具。为了评估回归模型的性能，我们需要一系列的评价指标来衡量模型预测结果与实际值之间的差异。这些指标不仅帮助我们了解模型的准确性，还指导我们如何优化模型以达到更好的预测效果。回归模型 均方误差 均方误差是指预测值与标签之差平方的期望值，MSE...
机器学习入门53:sklearn实战,回归性能评价指标与回归算法比较 语凡提 2020-06-20 17:59 平台声明:本文由入驻搜狐公众平台的作者撰写,除搜狐官方账号外,观点仅代表作者本人,不代表搜狐立场。推荐阅读推荐 资讯 经济 赛事 八卦 军情 养生刷新 下一页
深度研究:回归模型评价指标R2_score 回归模型的性能的评价指标主要有:RMSE(平方根误差)、MAE(平均绝对误差)、MSE(平均平方误差)、R2_score。但是当量纲不同时,RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏。这就需要用到R2_score,实际使用时,会遇到许多问题,今天我们深度研究一下。
4、优化参数:神经元个数,学习率,批次大小 5、适应度函数曲线绘制 6、输出最佳参数取值 7、多个评价指标,并绘制对比图 程序设计 完整程序和数据获取方式:私信博主回复Python基于ALO-BiGRU蚁狮优化算法优化双向BiGRU多变量回归预测+适应度曲线+多个评价指标。