linear regression的均方误差 均方误差(Mean Squared Error, MSE)是一种常用的评估回归模型性能的指标,它用于衡量模型预测值与真实值之间的差距。在线性回归中,我们可以使用均方误差来评估模型的拟合程度。 均方误差的计算公式如下: MSE = (1/n) * Σ(y(i) - y_pred(i))^2 其中,n是样本的数量,y(i)是第...
线性回归 (Linear Regression) 是统计学和机器学习中最基础、最广泛使用的预测建模技术之一。它的基本思想是通过建立自变量(独立变量)和因变量(响应变量)之间的线性关系,来预测或解释因变量的变化。线性回归模型假设因变量是自变量的线性组合,再加上一个误差项。在线性回归中,我们试图找到最佳拟合线,即能够最小化...
衡量线性回归法的指标之一,就是这么一个衡量标准,让误差和尽可能小,但是这里有一个问题就是m的大小会对衡量造成影响, 因此此处引入MSE均方误差(Mean Squared Error)、 RSE均方误差(Root Mean Squared Error)、 平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error) MSE均方误差(Mean Squared Error) RSE均方误差(Root Mean Squared...
在 sklearn当中,我们有两种方式调用这个评估指标,一种是使用 sklearn专用的模型评估模块里的类mean_squared_error,另一种是调用交叉验证的类 cross_val_scoresco并使用里面的参数来设置使用均方误差。 拿本案例来说,真实的标签范围约在[0,5];但是经过预测出来的却约在[0,7],就最...
01 实现Simple Linear Regression 1. 准备数据阶段: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([1., 2., 3., 4., 5.]) y = np.array([1., 3., 2., 3., 5.]) plt.scatter(x, y) plt.axis([0, 6, 0, 6]) ...
1均方差(mean-squared-error) 2平均绝对值误差(mean_absolute_error) 3 **可释方差得分(explained_variance_score) ** 4中值绝对误差(Median absolute error) 5R2 决定系数(拟合优度) 模型越好:r2→1 模型越差:r2→0 二 逻辑斯蒂回归 1 概述 在逻辑斯蒂回归中,我们将会采用sigmoid函数作为激励函数,所以它被...
均方误差 (Mean Squared Error, MSE) MSE 是衡量预测值和实际值之间误差平方和的平均值。它可以衡量模型的预测精度。MSE 越小,表示模型的预测效果越好。 [ MSE = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} (y_i - \hat{y_i})^2 ] 调整后的 ( R^2 ) (Adjusted ( R^2 )) ...
在最小二乘优化中使用的是均方误差(Mean Squared Error, MSE)的评价指标,通常在使用中使用的是均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE),MSE的形式如下: MSE=1n∑i=1n(y^(i)−y(i))2 MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\left ( \hat{y}^{(i)}-y^{(i)} \right )^2 ...
model = LinearRegression() model.fit(mul_x_train, mul_y_train) y_pred = model.predict(mul_x_test) multiple_mse = round(sqrt(mean_squared_error(mul_y_test, y_pred)), 2) multiple_r2 = round(r2_score(mul_y_test, y_pred), 2) ...
Linear Regression with PyTorchProblem Description初始化一组数据 (x,y)(x,y),使其满足这样的线性关系 y=wx+by=wx+b 。然后基于反向传播法,用均方误差(mean squared error)MSE=1n∑n(y−^y)2MSE=1n∑n(y−y^)2去拟合这组数据。衡量两个分布之间的距离,最直接的方法是用交叉熵。