当然,oos-R-Squared仍然可能是负值(Edwards),因为模型的 MSE 可能高于 Dummy 模型的 MSE。 出于好奇,我们可以用一个更复杂的模型来重复刚才对 Price-Per-Square-Foo 模型所做的工作。 例如,我们可以在数据集的所有特征上训练一个CatBoost回归器,然后看看模型在整个测试集和IDOTRR邻域上的表现。 正如我们所料,当我...
from sklearn.metricsimportmean_absolute_error #平方绝对误差 from sklearn.metricsimportr2_score#Rsquare #调用mean_squared_error(y_test,y_predict)mean_absolute_error(y_test,y_predict)r2_score(y_test,y_predict) 【1】回归评价指标MSE、RMSE、MAE、R-Squared(https://blog.csdn.net/skullFang/article...
from sklearn.metricsimportmean_absolute_error #平方绝对误差 from sklearn.metricsimportr2_score#Rsquare 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #调用 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 mean_squared_error(y_test,y_predict)mean_absolute_error(y_test,y_predict)r2_score(y...
print(X_test_quadratic) print '一元线性回归 r-squared', regressor.score(X_test, y_test) print '二次回归 r-squared', regressor_quadratic.score(X_test_quadratic, y_test) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 2...
Preface某次lab meeting, 导师问我z-score与R-square的区别,我想了想,z-score不就是 ( x-\mu )/\sigma 么,R-square不就是 R的平方嘛。然后导师让我给lab member讲清楚,我愣了半天不知道怎么下口。于是乎决定重…
fromsklearn.metricsimportr2_score#R square #调用 mean_squared_error(y_test,y_predict) mean_absolute_error(y_test,y_predict) r2_score(y_test,y_predict) 参考文献: 【1】回归评价指标MSE、RMSE、MAE、R-Squared 【2】回归模型的几个评价指标 ...
from sklearn.metrics import r2_score#R square #调用 mean_squared_error(y_test,y_predict) mean_absolute_error(y_test,y_predict) r2_score(y_test,y_predict) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 【4】L1 vs. L2 Loss function(http://rishy.github.io/ml/2015/07/28/l1-vs-l2-loss/) ...
然后我们可以画出模型的不同时间点的timeRoc曲线（下面代码中的risk_score为随机生存森林对象的预测值），就得到了原文中的figure3，figure4：ROC_rsf<-timeROC(T=finaldata.Test$Surv_day,delta=finaldata.Test$status, marker=risk_score, cause=1, times=c(365,365*3,365*5),iid=TRUE)plot(ROC_...
我在哪里说不能用score了? 2 回复 提问者 qtw1998 #1 就是为啥不建议用r-square的方式去评判 回复 2019-03-14 09:58:31 liuyubobobo 回复 提问者 qtw1998 #2 我在哪里说不建议用r-square了?给我一个上下文? 回复 2019-03-14 10:51:39 提问者 qtw1998 回复 liuyubobobo #3 老师为啥要用...
(y_true) ==len(y_predict), \"the size of y_true must be equal to the size of y_predict"returnnp.sum(np.absolute(y_true - y_predict)) /len(y_true)defr2_score(y_ture, y_predict):"""计算y_true和y_predict间的R Square"""return1- mean_squared_error(y_ture, y_predict) / ...