False Positives,FP:预测为正样本,实际为负样本的特征数 True Negatives,TN:预测为负样本,实际也为负样本的特征数 False Negatives,FN:预测为负样本,实际为正样本的特征 2 准确率(Precision) 准确率描述的是预测为正的人当中有多少预测正确了, 计算公式如下: 3 召回率(Recall) 召回率描述的是正样本中被预测准确...
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这个值实质上,就是实际的label值与模型预测的label值之间的差值。这个十分容易理解,一般情况下,我们提升模型效果都是冲着降低偏差来的。 方差是什么? 在概率论、统计学等书本中都有会方差的介绍,方差(和标准差)表示的,就是一列数据的离散程度,值越大,离散程度越大。 下图很好的展示了这个概念。 一个模型在测试...
比如真实值是0,对于3次测量值分别是8,3,1,那么 如果3次测量值分别是5,4,3,那么 可以看出,两种情况下MAE相同,但是因为前一种情况下有更大的偏离值,所以RMSE就大的多了。 MSE 均方误差(Mean Square Error) 范围[0,+∞],当预测值与真实值完全吻合时等于0,即完美模型;误差越大,该值越大,模型性能越差。
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均方误差(MSE)是最常用的回归损失函数,计算方法是求预测值与真实值之间距离的平方和,公式如图。 下图是MSE函数的图像,其中目标值是100,预测值的范围从-10000到10000,Y轴代表的MSE取值范围是从0到正无穷,并且在预测值为100处达到最小。 MSE损失(Y轴)-预测值(X轴) ...
matplotlib预测值与真实值的拟合的回归斜率怎么画 预测值和实际值散点图,散点图使用数据值作为x,y坐标来绘制点。它可以揭示格网上所绘制的值之间的关系,还可以显示数据的趋势。当存在大量数据点时,散点图的作用尤为明显。散点图与折线图相似,而不同之处在于折线图通过将