y_preditc=reg.predict(x_test)#reg是训练好的模型 mse_test=np.sum((y_preditc-y_test)**2)/len(y_test)#跟数学公式一样的 代码语言:javascript 复制 RMSE 代码语言:javascript 复制 rmse_test=mse_test**0.5 代码语言:javascript 复制 MAE 代码语言:javascript 复制 代码语言:javascript 复制 mae_test=...
在sklearn中调用同样非常简单,但是在sklearn中没有RMSE的衡量标准,当然了只需要对MSE开根号就能得到RMSE。 RMSE vs MAE 首先这两个衡量标准的量纲是一致的,前面我们看到在实验中,RMSE的结果要比MAE的结果大一些,这是因为RMSE是将错误值进行了平方,将这些平方累加后在进行开根号的运算。此时如果错误值非常大的话,比...
如果两个模型的 MAE 都为 2,但其中一个模型的 MSE 更高,则说明该模型存在较大的错误值(异常值),而另一个模型的错误分布更均匀。 RMSE 在实际业务中的应用: 在房价预测中,若 RMSE 为 50,000 美元,则可以解释为模型的平均预测误差大约为 50,000 美元,这样对结果的经济含义有更直观的认识。 R² 在模型...
1. MSE(均方误差):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。 2. RMSE(均方根误差):其实就是MSE加了个根号,这样数量级上比较直观,比如RMSE=10,可以认为回归效果相比真实值平均相差10。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。 3. MAE(平...
分类问题的评价指标是准确率,那么回归算法的评价指标就是MSE,RMSE,MAE、R-Squared。 MSE和MAE适用于误差相对明显的时候,大的误差也有比较高的权重,RMSE则是针对误差不是很明显的时候;MAE是一个线性的指标,所有个体差异在平均值上均等加权,所以它更加凸显出异常值,相比MSE; ...
RMSE > MAE: # 这是一个数学规律,一组正数的平均数的平方,小于每个数的平方和的平均数; 四、最好的衡量线性回归法的指标:R Squared 准确度:[0, 1],即使分类的问题不同,也可以比较模型应用在不同问题上所体现的优劣; RMSE和MAE有局限性:同一个算法模型,解决不同的问题,不能体现此模型针对不同问题所表现...
1、拟合优度R方 2、调整后R方 3、均方误差MSE 4、均方误差根RMSE 5、平均绝对误差MAE 6、平均绝对...
分类问题的评价指标是准确率,那么回归算法的评价指标就是MSE,RMSE,MAE、R-Squared。 MSE和MAE适用于误差相对明显的时候,大的误差也有比较高的权重,RMSE则是针对误差不是很明显的时候;MAE是一个线性的指标,所有个体差异在平均值上均等加权,所以它更加凸显出异常值,相比MSE; ...
在回归任务(对连续值的预测)中,常见的评估指标(Metric)有:平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方误差(Mean Square Error,MSE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE),其中用得最为广泛的就是MAE和MSE。下面依次来进行一个大致的介绍,同时对于...
简介: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。为了评估回归模型的性能,需要使用一系列评价指标。这些指标包括均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(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。