neg_mean_squared_error(负均方误差)是均方误差(Mean Squared Error, MSE)的负值。均方误差是衡量模型预测值与真实值之间差异的一种常用指标,而neg_mean_squared_error则是sklearn库在回归任务中为了保持评估指标的一致性(即将损失以负数形式表示)而采用的一种形式。其取值范围是负无穷到0,值越接近0表示模型的预测性...
neg_mean_squared_error中的neg就是negative,即认为所有损失loss都是负数,计算结果为负的mse,因此需要在前面负号。 加负号之后跟下面调用make_scorer中的mean_squared_error计算结果一致。注意cross_val_score中的评价指标是没有 mean_squared_error的。 from sklearn.metrics import make_scorer scores = cross_val_...
数据不平衡是一个很正常的现象 在神经网络领域之外已经有很多相关研究了 尤其在svm上（笑）机器学习算法...
Why You Should Use Cross-Entropy Error Instead Of Classification Error Or Mean Squared Error For N...
改变分布就有很多科学的方法了。sample的话，比如MCMC。还可以生造数据，嗯，就是很火的reinforce。