线性回归(Linear regression) 数据处理 线性回归 模型解读 Estimated coefficients Significance Level R-squared Look at the residuals (残差) 移除异常值 增加二次预测因子 Transformation 注:本文是针对NTU PS0002 R语言数分课的学习笔记,比较基础,是理学院所有专业的必修课 本系列会简单讲解一些算法原理但是主打一个...
Residual standard error,表示残差的标准差,自由度为n-2。 Multiple R-squared,为相关系数R^2的检验,越接近1则越显著。 Adjusted R-squared,为相关系数的修正系数,解决多元回归自变量越多,判定系数R^2越大的问题。 F-statistic,表示F统计量,自由度为(1,n-2),p-value:用于F检验判定,匹配显著性标记。 通过查...
回归分析按照涉及的变量的多少,分为一元回归和多元回归分析;按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。 线性回归(Linear Regression) 线性回归应该是最常用的回归了,其应用的原理就是最小二乘法。奔着少一点公式推导(不会推),多一...
第一种是直接从metrics中导入r2_score,输入预测值和真实值后打分。 第二种是直接从线性回归LinearRegression的接口score来进行调用。 第三种是在交叉验证中,输入"r2"来调用。EVS有两 种调用方法,可以从metrics中导入,也可以在交叉验证中输入”explained_variance“来调用。 5.RMSLE(Root Mean Squared Logarithmic Erro...
分类问题的评价指标是准确率,那么回归算法的评价指标就是MSE,RMSE,MAE、R-Squared。 MSE和MAE适用于误差相对明显的时候,大的误差也有比较高的权重,RMSE则是针对误差不是很明显的时候;MAE是一个线性的指标,所有个体差异在平均值上均等加权,所以它更加凸显出异常值,相比MSE; RMSLE: 主要针对数据集中有一个特别大的...
四、最好的衡量线性回归法的指标:R Squared 准确度:[0, 1],即使分类的问题不同,也可以比较模型应用在不同问题上所体现的优劣; RMSE和MAE有局限性:同一个算法模型,解决不同的问题,不能体现此模型针对不同问题所表现的优劣。因为不同实际应用中,数据的量纲不同,无法直接比较预测值,因此无法判断模型更适合预测...
R-squared = 1 - [(Sum of Square Error)/(Total Sum of Square)] 2.调整R平方 它衡量的只是那些真正影响因变量的自变量所解释的方差比例。 它惩罚你添加不影响因变量的自变量。 调整后的R-Squared比R-squared更重要 每次向模型添加自变量时,即使自变量不显着,R平方也会增加。 它永不衰落。 而调整R平方仅...
R-squared = 1 - [(Sum of Square Error)/(Total Sum of Square)] 2.调整R平方 它衡量的只是那些真正影响因变量的自变量所解释的方差比例。 它惩罚你添加不影响因变量的自变量。 调整后的R-Squared比R-squared更重要 每次向模型添加自变量时,即使自变量不显着,R平方也会增加。 它永不衰落。 而调整R平方仅...
Linear regression r-squaredlinreg.results
引入R squared 前一小节提出了MSE、RMSE以及MAE三种衡量线性回归算法的指标,但是这些指标其实还有一些问题。 在分类问题中,使用分类准确度作为分类算法的衡量标准,分类准确度取值是在[0, 1]之间的: 如果是1代表分类准确度是最好的,是100%; 如果是0代表分类准确度是最差的,是0%。