相比于MSE和RMSE,MAE在一些场景中更有实际意义。 决定系数R2 score(R^2 score)当量纲不同时,RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏,此时就需要用到决定系数R2 score。R2 score(即决定系数)反映因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例。R2 score的值介于0和1之间,越接近1表示模型的拟合效果越好。R2 score...
多元线性回归MLR多变量预测模型,多变量输入结构,可以拟合出方程,评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/Y56cm5px 多元线性回归MLR https://mbd.pub/o/bread/Y52bl5tp 逻辑回归(logistic) https://mbd.pub/o/bread/Y52VlJxt PCA-PLS...
基于灰狼算法优化支持向量机(GWO-SVM)的时间序列预测。模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
遗传算法(GA)优化核极限学习机回归,GA-KELM回归预测,多变量输入模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
基于随机森林(RF)的时间序列预测,RF时间序列预测。模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
基于互信息MI(数据特征选择算法)的回归预测,多输入单输出模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
基于支持向量机SVM的数据回归预测,SVM回归预测,多变量输入模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
基于随机森林RF的数据回归预测,RF回归预测,多变量输入模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
最大互信息系数MIC(数据特征选择算法)的回归预测,多输入单输出模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
多元线性回归MLR多变量预测模型,多变量输入结构,可以拟合出方程,评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/Y56cm5px 多元线性回归MLR https://mbd.pub/o/bread/Y52bl5tp 逻辑回归(logistic) https://mbd.pub/o/bread/Y52VlJxt PCA-PLS...