1.R平方 R方(R squared)又称为判定系数(coefficient of determination),是一种衡量回归模型表现的指标,代表从自变量可以解释因变量的比例。 残差平方和 可以解释的部分听起来有点抽象,或许从不能解释的部分来思考更容易理解,对于一个模型来说,什么叫做不能解释的部分?就是残差(residual)。我们耳熟能详的公式: 真实...
sklearn中将线性回归封装在了linear_model模块下的LineaRegression类下,LineaRegression直接支持了多元线性回归。由于此时讲的是简单线性回归因此一直没有引入LinearRegression这个类,之前介绍kNN算法的时候,有score这个函数,这个函数直接度量kNN算法的准确度,线性回归算法中也有一个相应的score函数,对于线性回归算法,score函数将...
岭回归(Ridge Regression)岭回归增加L2范数项(相关系数向量平方和的平方根)来调整成本函数(残差平方和) \(R = \sum_{i=1}^{n} ( y_i - x_i^T \beta)^2 +\lambda \sum_{j=1}^{p}\beta_j^2\) (L0、L1与L2范数参考 ) 最小收缩和选择算子(Least absolute shrinkage and selection operator,LA...
通过识别和处理异常值,可以减少其对模型和R²值的影响,从而获得更准确的模型评估。 5. 使用非线性回归模型 对于非线性关系的数据,应考虑使用非线性回归模型。常见的非线性回归模型包括多项式回归(Polynomial Regression)、支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)和神经网络(Neural Networks)。这些模型能够更准确地...
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 Error) 假如真实值为1000,如果预测值是600,那么RMSE=400, RMSLE=0.510...
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 Error) 假如真实值为1000,如果预测值是600,那么RMSE=400, RMSLE=0.510...
R方(R squared)是衡量回归模型表现的指标，代表从自变量解释因变量的比例。残差平方和是不能解释的部分，计算公式为真实值减预测值的平方和，即为残差的平方和。残差平方和越大，表示模型解释能力越弱。总平方和是解释能力的总变异量，以(真实值-观察值平均)的平方和表示。不能解释变异的比例可以通过...
reg1=SimpleLinearRegressionModel()reg1.fit(X_train,y_train)# 预测结果y_predict=reg1.predict(X_test)# scikit-learn来计算均方误差和绝对值误差fromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.metricsimportmean_absolute_error# 根据公式先计算分子: MSE 均方误差n_mse=mean_squared_error(y_pred=y...
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 Error) 假如真实值为1000,若果预测值是600,那么RMSE=400, RMSLE=0.510...
单个待预测数据x,返回x的预测结果值"""returnself.a_ * x_single +self.b_defscore(self, x_test, y_test):"""根据测试数据集 x_test 和 y_test 确定当前模型的准确度:R^2"""y_predict=self.predict(x_test)returnr2_score(y_test, y_predict)def__repr__(self):return"SimpleLinearRegression(...