MAE是绝对误差的平均值,能更好地反映预测值误差的实际情况。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...
R2-score = 1,达到最大值。即分子为 0 ,意味着样本中预测值和真实值完全相等,没有任何误差。也就是说我们建立的模型完美拟合了所有真实数据,是效果最好的模型,R2-score 值也达到了最大。但通常模型不会这么完美,总会有误差存在,当误差很小的时候,分子小于分母,模型会趋近 1,仍然是好的模型,随着误差越来越大...
from sklearn.metrics import mean_absolute_error #平方绝对误差 from sklearn.metrics import r2_score#R square #调用 MSE:mean_squared_error(y_test,y_predict) RMSE:np.sqrt(mean_squared_error(y_test,y_predict)) MAE:mean_absolute_error(y_test,y_predict) R2:r2_score(y_test,y_predict) Adjust...
可以看到,RMSE 比 MAE 的值要大一些,因为当差值很大时,RMSE 会比MAE 放大这个差距。举个例子,一个数据集有两个样本,样本差分别是 2 和 100, 则MAE =(2+100)/2=51,而 RMSE 增大到了 70。 最后计算一下 R2_score 值: R2_score 只有 0.51 分,模型并不理想,主要是因为我们的线性回归模型只使用了一个...
其中,MAE和MSE使用较为广泛。 需要根据不同比赛的不同评价指标进行选择。 通常,sklearn.metrics中评估函数以_score结尾返回一个值,越大越好,而函数以_error或者_loss结尾则返回一个值,越小越好。 一、平均绝对误差 MAE 平均绝对误差(MAE)用来衡量预测值与真实值之间的平均绝对误差,是一个非负值,MAE越小表示模型...
第一种是直接从metrics中导入r2_score,输入预测值和真实值后打分。 第二种是直接从线性回归LinearRegression的接口score来进行调用。 第三种是在交叉验证中,输入"r2"来调用。EVS有两 种调用方法,可以从metrics中导入,也可以在交叉验证中输入”explained_variance“来调用。
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...
from sklearn.metricsimportr2_score#Rsquare #调用mean_squared_error(y_test,y_predict)mean_absolute_error(y_test,y_predict)r2_score(y_test,y_predict) 【1】回归评价指标MSE、RMSE、MAE、R-Squared(https://blog.csdn.net/skullFang/article/details/79107127) ...
回归问题常用的评估指标包括:MAE, MAPE, MSE, RMSE, R2_Score等。 这些评价指标基本都在 sklearn 包中都封装好了,可直接调用。 安装sklearn, 完整的名字是scikit-learn。 pipinstall-Uscikit-learn# 现在最新版是 V0.22.2.post1 注: MAPE 在V0.22.2中还不能直接调用,预计会在V0.23中发布; ...
相比MSE来说,MAE在数据里有不利于预测结果异常值的情况下鲁棒性更好。 SD(Standard Deviation)标准差 方差的算术平均根。用于衡量一组数值的离散程度。 R2(R- Square)拟合优度 R2=SSR/SST=1-SSE/SST 其中:SST=SSR+SSE, SST(total sum of squares)为总离差平方和, ...