mean_squared_error(y_test,y_predict)mean_absolute_error(y_test,y_predict)r2_score(y_test,y_predict)
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...
R Squared 1- mean_squared_error(y_test,y_preditc)/ np.var(y_test) 1 scikit-learn中的各种衡量指标 fromsklearn.metricsimportmean_squared_error#均方误差fromsklearn.metricsimportmean_absolute_error#平方绝对误差fromsklearn.metricsimportr2_score#R square#调用mean_squared_error(y_test,y_predict) me...
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...
fromsklearn.metricsimportmean_squared_error#均方误差fromsklearn.metricsimportmean_absolute_error#平方绝对误差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) ...
在Python 中,oos-R-Squared可以很容易地计算出来: def oos_r2_score(y_true, y_pred, y_dummy_pred): """Compute out-of-sample R-squared.""" mse_pred = mean_squared_error(y_true, y_pred) mse_dummy = mean_squared_error(y_true, y_dummy_pred) ...
r2 = r2_score(Y, regr.predict(X)) 其中Y为真实值,regr.predict(X)为预测值,将r2打印,结果为0.855,可以看到和之前通过statsmodels库评估的结果是一致的。 3.2.2模型评估的数学原理 上面我们演示了如果通过Python来查看R-squared值、Adj. R-squared值和P值,下面我们就来从数学原理的角度来讲解下这三个值是什...
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...
fromsklearn.metricsimportmean_squared_error#均方误差 fromsklearn.metricsimportmean_absolute_error#平方绝对误差 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)...
R Squared 1- mean_squared_error(y_test,y_preditc)/ np.var(y_test) scikit-learn中的各种衡量指标 from sklearn.metrics import mean_squared_error #均方误差 from sklearn.metrics import mean_absolute_error #平方绝对误差 from sklearn.metrics import r2_score#R square ...