MSE的计算公式如下: MSE=(1/n)*Σ(Yi-Ŷi)² 其中,n是数据样本数量,Yi是真实值,Ŷi是预测值。 MSE和MSER的计算公式相同,只是名称不同。 3. MAE(Mean Absolute Error)是回归模型性能评价的另一种指标,它是预测值与真实值之差的绝对值的均值。MAE的计算公式如下: MAE=(1/n)*Σ,Yi-Ŷi 其中,n...
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) Adjusted_R2::1-((1-r2_score(y_test,y_predict))*(n-1))/(n-p-1) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 方差...
y是实际值,而y~ 是预测值, RMSE越小越好。 3,平均绝对误差 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,MAE越小表示模型越好,其定义如下: 4,R2分数 sklearn在实现线性回归时默认采用了[公式]指标,[公式]越大表示模型越好,其定义如下: 其中 表示真实值的平均值。可能 的好处在于其结果进行了...
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特征,如果使用多个特征的话效果可能会更好,下一节我们介绍多元线性回归会再计算该值。 为了作为对比,还可以计算 kNN 模型下的 R2_score 值,可以看...
MAE=1n∑i=1n|yi−yi~|,∈[0,+∞) 4、R2分数(1-模型没有捕获的信息量占真实标签中所携带的信息量的比例) 分母是真实值的方差,方差越大,携带信息量越多。R2越接近1越好,模型极差情况下会小于0。 5、偏差和方差 偏差:描述的是预测值(估计值)的期望与真实值之间的差距。偏差越大,越偏离真实数据。
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) Adjusted_R2::1-((1-r2_score(y_test,y_predict))*(n-1))/(n-p-1) 1...
MAE、MSE、RMSE和MRE都是用来衡量回归模型预测能力的指标。它们都是通过计算真实值和预测值之间的差异来衡量模型的预测能力。 1. MAE(Mean Absolute Error - 平均绝对误差)是误差的绝对值的平均值,其公式为: \…
一、MSE、RMSE、MAE的含义和计算 我们以一个预测气温的回归模型为例,模型计算出未来15天的气温(预测值),15天过后我们可以得到每天的实际气温(实际值),我们以此数据为基础,来计算该模型预测值与实际值的差异。 最直接的计算方式,就是计算每天气温的差值,并把差值相加即可。
机器学习——线性回归算法的衡量标准及评价:MSE、RMSE、MAE、R Square,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。