确保你已安装Python和scikit-learn库。如果未安装scikit-learn,可以通过pip安装: pip install scikit-learn 示例:使用scikit-learn计算线性回归的MSE: 1. 准备数据: 首先,我们需要一些数据来训练我们的线性回归模型。这里我们使用scikit-learn自带的数据集作为示例: from sklearn.dat
1.3 R2求解方式二---交叉验证调用scoring=r2 from sklearn.model_selection import cross_val_score r2 = cross_val_score(linear,x_test,y_test,cv=10,scoring="r2").mean() # 求的值n次交叉验证后r2的均值 r2 1. 2. 3. 0.3803655235719364 1. 2. 校准决定系数Adjusted-R2 校正决定系数是指决定系数R...
训练一个回归模型来预测糖尿病进展from sklearn import datasetsdia = datasets.load_diabetes()# 提取特征数据和标签数据data = dia.datatarget = dia.target# 训练样本和测试样本的分离,测试集20%from sklearn.model_selection import train_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test = ...
1-mean_squared_error(y_test,y_preditc)/np.var(y_test) scikit-learn中的各种衡量指标 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn.metricsimportmean_squared_error #均方误差 from sklearn.metricsimportmean_absolute_error #平方绝对误差 from...
我们可以编写自己的函数或使用sklearn的内置度量函数:#true:真正的目标变量数组#pred:预测数组def mse(true, pred):return np.sum(((true – pred)**2))def mae(true, pred):return np.sum(np.abs(true – pred))#也可以在sklearn中使用from sklearn.metrics import mean_squared_errorfrom sklearn....
sklearn实现线性回归时默认采用R2指标。R2越大,表示模型越好。 R2的好处在于其结果进行归一化,更容易看出模型间的差距。 R2≤1 R2越大越好。当我们预测的模型完全准确时,R2等于最大值1 当R2<0时,说明模型还不如基准模型,很可能数据不存在任何线性关系 ...
from sklearn.metrics import mean_absolute_error 第3章 残差的平方和RSS (Residual Square Summary) 3.1 残差平方和的定义 把每个残差平方之后加起来 称为残差平方和(残差面积和)(相当于实际值与预测值之间差的平方之和)。 3.2 残差平方和的数学表达
df.corr()[['revenue']].sort_values(by='revenue', ascending=False)3 线性回归分析建模 注意：数据有缺失会报错 1> 建模核⼼代码 from sklearn.linear_model import LinearRegression line_model = LinearRegression()# 设定因变量 y = df['revenue']# 设定⾃变量 x = df[['local_tv','person...
回归问题的评估指标是用于衡量深度学习模型预测性能的重要工具。常见的指标包括均绝对误差（MAE）、均绝对百分比误差（MAPE）、均方误差（MSE）、根均方误差（RMSE）以及决定系数（R2_Score）。这些指标在Python的sklearn库中得到了封装，可以直接调用，无需繁琐的手动计算。sklearn的完整名称是scikit-learn，...
1 - mean_squared_error(y_true, y_predict) /np.var(y_true)#mean_squared_error()函数就是MSE#np.var(array):求向量的方差 调用scikit-learn中的r2_score()函数: fromsklearn.metricsimportr2_score r2_score(y_test, y_predict)#y_test :测试数据集中的真实值#y_predict:预测到的数据...