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...
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...
可以看出,RMSE=sqrt(MSE),因此,MSE 和 RMSE 二者是呈正相关的,MSE 值大,RMSE 值也大,所以在评价线性回归模型效果的时候,使用 RMSE 就可以了。 3、平均绝对误差:MAE(Mean Absolute Error) 上面公式为了避免误差出现正负抵消的情况,采用计算差值的平方。还有一种公式也可以起到同样效果,就是计算差值的绝对值: 因...
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。
RMSE值计算公式：5、平均绝对误差MAE MSE值和RMSE值受异常值残差影响较大，因此可使用平均绝对误差MAE（...
单位问题:MSE 的单位为目标变量单位的平方,有时解释起来不如 MAE 直观。 示例: 对于上面的示例,MSE 计算为 3. RMSE(均方根误差) 定义: RMSE(Root Mean Squared Error)是 MSE 的平方根。 公式: 特点: 单位一致:RMSE 与目标变量的单位相同,便于直观理解预测误差的大小。
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。
评价回归模型的好坏 均方误差(MSE) 均方根误差(RMSE) 平均绝对误差(MAE)误差平方和(SSE) 决定系数(R-square)回归的有:RMSE(平方根误差)、MAE(平均绝对误差...。 平均绝对误差(MAE)误差平方和(SSE)公式: 同样的数据集的情况下,SSE越小,误差越小,模型效果越好SSE数值大小本身没有意义,随着样本增加,SSE必然增加...
MSE作为衡量模型预测误差的指标，MSE值越接近于0，说明模型拟合越好。MSE计算公式为误差平方和的平均值。RMSE是MSE的算术平方根，回归模型中最常用的评价指标，RMSE值越接近于0，模型拟合效果越好。MAE使用平均绝对误差来评价模型预测值与真实值的偏离程度，MAE值越接近于0，说明模型预测准确率越高。相比之...