参数值编码方式code_mape.hdmPython 中常量 1 UTF8 PG_UTF8 PG_UTF8 2 GBK PG_GBK PG_GBK 3 BIG5 PG_BIG5 PG_BIG5 4 ISO_8859_9 PG_ISO_8859_9 PG_ISO_8859_9 5 EUC_JP PG_EUC_JP PG_EUC_JP 6 EUC_KR PG_EUC_KR PG_EUC_KR 7 KOI8R PG_KOI8R PG_KOI8R 8 ISO_8859_1 PG_ISO_885...
我们可以通过为用户填充登录页面,查看他们是否购买产品,并评估错误E(f,D,U)来衡量模型在看不见的数据上做得有多好。 回归 本节介绍另一项任务:回归。这里,我们有格式为d= {(x1,y1),(x2,y2),…(xn,y的数据 我们的任务是生成一个计算程序,实现函数f:x→y。 注意,与二进制分类中的二进制分类标签y= 1...
x_train_all, y_train_all, x_val_all, y_val_all, x_test_all, y_test_all = get_tain_val_test(RVs, window_size) 2. LSTM 模型构建与训练 在完成数据划分后,我们调用implement_LSTM函数(同样假设该函数已在其他地方定义好,用于构建和训练 LSTM 模型),使用划分好的训练集和验证集数据构建并训练 LS...
def getMapeLoss(predict, label): loss = tf.reduce_mean(tf.losses.mean_absolute_percentage_error(label, predict)) return loss 1. 2. 3. 4. 5. MSLE 均方对数误差 (mean_squared_logarithmic_error) # Mean Squared Logarithmic Error (MSLE) ...
这是监督机器学习实验（分类或回归模块）应该进行的第一步。compare_models 函数训练模型库中的所有模型，并使用 k 折交叉验证（默认 k=10）来比较常见的评估指标。所使用的评估指标如下所示： 分类模块：准确度、AUC、Recall、精度、F1 和 Kappa； 回归模块：MAE、MSE、RMSE、R2、RMSLE 和 MAPE。 *compare_...
平均绝对百分比误差:以百分比形式度量误差的大小。 计算为无符号百分比误差的平均值。 使用平均绝对百分比误差(MAPE)是因为容易理解百分比。 铰链损失/平方铰链损失:铰链损耗用于 SVM。 他们对边际错误分类点的惩罚不同。 它们是克服交叉熵损失的好选择,并且还可以更快地训练神经网络。 对于某些分类任务,更高阶的铰链损...
先进回归模型纳入更多特征后,性能较基础模型显著提升,均方根误差(RMSE)降低约[具体数值],平均绝对百分比误差(MAPE)降低约15个百分点 。特征重要性分析显示,面积、楼层、区域虚拟变量等对房价预测贡献最大,交互项也有显著影响,表明这些特征对房价的影响相互关联。
这里我们设定了窗口大小为26,通过调用get_tain_val_test函数(这里假设该函数已经在其他地方定义好,用于按照指定窗口大小划分数据)对 RV 值数据RVs进行处理,划分出训练集、验证集和测试集,分别得到x_train_all、y_train_all、x_val_all、y_val_all、x_test_all、y_test_all,具体代码如下:...
y_predict)) mape=(abs(y_predict -y_test)/ y_test).mean() #r_2=r2_score(y_tes...
plt.show() 定义训练函数,初始化两个数据框,用于储存我们的误差评价指标和预测值,我们会在序列函数里面进行模型的训练,预测,误差评价指标的计算,以及储存。 df_eval_all=pd.DataFrame(columns=['MSE','RMSE','MAE','MAPE']) df_preds_all=pd.DataFrame() def train_fuc(mode='LSTM',batch_size=32,epochs...