一、使用Scikit-learn库计算R²和MSE 1. 导入必要的库 首先,需要安装并导入scikit-learn库及其他必要的库: from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error import numpy as np 2. 生成或导入数据 为了计算R²和MSE,需准备预测值和真实值: # 假设这是我们的真实值和预测值 y_true = np.arra...
使用sklearn.metrics.mean_squared_error函数来计算MSE。 然后对MSE取平方根得到RMSE。 或者直接使用numpy库中的函数进行计算(虽然sklearn提供了更直接的接口)。 使用sklearn的方法: python rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred)) print("RMSE using sklearn:", rmse) 使用numpy直接计算的方法...
可以利用mean_squared_error函数计算均方误差,然后再开平方得到RMSE。 示例代码如下: fromsklearn.metricsimportmean_squared_errorimportnumpyasnp# 真实值y_true=np.array([3,-0.5,2,7])# 预测值y_pred=np.array([2.5,0.0,2,8])# 计算均方误差mse=mean_squared_error(y_true,y_pred)# 取平方根得到RMSE...
一、标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。 将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差。得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1。 实现时,有两种不同的方式: 使用sklearn.preprocessing.scale()函数,可以直接将...
利用Python的sklearn库对实验数据利用多元线性回归建立模型,使用的实验数据集包括88个样本,每个样本有12个特征值,标签值为失叶率。同样将20%的样本随机划分为��试集,80%为训练集。并输出模型的回归系数与截距,利用测试集计算模型的MSE、RMSE与R-squared等指标来评估模型。
from sklearn import datasets #调取线性回归包工具-sklearn-库,linear_model-线性模型库,LinearRegression-线性模型的一个分支 from sklearn.linear_model import LinearRegression #导入数据 loaded_data=datasets.load_boston() #设定X和Y变量 data_X=loaded_data.data ...
简称MSE,即均方误差,计算公式为: MSE=1n∑i=1n(yi−yi^)2 一般使用RMSE进行评估(这个回归分析模型中最常用的评估方法): RMSE=1n∑i=1n(yi−yi^)2 print('MSE为:',mean_squared_error(y_test,y_pred))print('MSE为(直接计算):',np.mean((y_test-y_pred)**2))print('RMSE为:',np.sqrt(mea...
2.均方误差(MSE)是平方误差的平均值,计算公式如下: 3.均方根误差 (RMSE)为平方误差均值的平方根: 幸运的是,我们无需手动计算,Scikit-Learn库的预建功能可以计算这些值。 使用测试数据找到这些指标的值。 print('MeanAbsolute Error:', metrics.mean_absolute_error(y_test, y_pred)) ...
fromsklearn.metricsimportaccuracy_score,mean_squared_errorfromsklearn.model_selectionimportcross_val_score,GridSearchCV# 评估分类模型accuracy=accuracy_score(y_true,y_pred)# 评估回归模型rmse=mean_squared_error(y_true,y_pred,squared=False)# 使用交叉验证评估模型性能scores=cross_val_score(clf,X,y,cv...