1 - mean_squared_error(y_true, y_predict) /np.var(y_true)#mean_squared_error()函数就是MSE#np.var(array):求向量的方差 调用scikit-learn中的r2_score()函数: fromsklearn.metricsimportr2_score r2_score(y_test, y_predict)#y_test :测试数据集中的真实值#y_predict:预测到的数据...
1、MSE(Mean Squared Error)均方误差 用 真实值-预测值 然后平方之后求和平均。线性回归用MSE作为损失函数 y_preditc=reg.predict(x_test) #reg是训练好的模型 mse_test=np.sum((y_preditc-y_test)**2)/len(y_test) #跟数学公式一样的 1. 2. 2、RMSE(Root Mean Squared Error)均方根误差 这不就...
1、MSE(Mean Squared Error)均方误差 用 真实值-预测值 然后平方之后求和平均。线性回归用MSE作为损失函数 1 2 y_preditc=reg.predict(x_test) #reg是训练好的模型 mse_test=np.sum((y_preditc-y_test)**2)/len(y_test) #跟数学公式一样的 2、RMSE(Root Mean Squared Error)均方根误差 这不就是MS...
## Pearson's Chi-squared test ## ## data: m ## X-squared = 62.698, df = 1, p-value = 2.409e-15 例1.2 若参数x为单行或单列矩阵,或原子向量,chisq.test()函数会进行拟合优度检验(goodness-of-fit test),即检验x中的频数分布是否符合给定的概率p,若p参数未给定,则默认为等概率。 chisq.test...
性,# 载入vcd包,该包提供了进行卡方检验的函数 library(vcd) # 创建一个交叉表,将Treatment和Improved两个变量进行交叉计数 mytable <- xtabs(~Treatment+Improved,data=Arthritis) # 对交叉表进行卡方检验 chisq.test(mytable) Pearson's Chi-squared test data: mytable X-squared = 13.055, df = 2, p...
# McNemar's Chi-squared test# data: X# McNemar's chi-squared = 4.0909, df = 1, p-value = 0.04311结论:p-value = 0.04311< 0.05,可以认为两种方法的检测结果不同。 3.3 mcnemar.test()函数 使用mcnemar.test()函数进行McNemar检验。 mcnemar.test(x, y=NULL, #参数x为二维列联表形式的矩阵,或者...
chisq.test(mytable,correct = F) # 和SPSS一样 ## ## Pearson's Chi-squared test ## ## data: mytable ## X-squared = 12.857, df = 1, p-value = 0.0003362 这个结果和课本也是一致的,和SPSS算出来的也是一样的。 四格表资料卡方检验的专用公式/四格表资料卡方检验的校正公式/配对四格表资料...
rmse_test=mse_test ** 0.5 3、MAE (Mean absolute Error)平均绝对误差 mae_test=np.sum(np.absolute(y_preditc-y_test))/len(y_test) 4、R-Squared 上面的几种衡量标准针对不同的模型会有不同的值。比如说预测房价 那么误差单位就是万元。数子可能是3,4,5之类的。那么预测身高就可能是0.1,0.6之类的...
1、MSE(Mean Squared Error)均方误差 用 真实值-预测值 然后平方之后求和平均。线性回归用MSE作为损失函数 代码语言:javascript 复制 y_preditc=reg.predict(x_test)#reg是训练好的模型 mse_test=np.sum((y_preditc-y_test)**2)/len(y_test)#跟数学公式一样的 ...
rsquared(sampled.preds, test.labels) ## [1] 0.612 如我们所见,基于采样数据的模型的性能并不比使用权重的模型更好。 结合 看到泊松回归可用于防止负估计,加权是改善离群值预测的成功策略,我们应该尝试将两种方法结合起来,从而得出加权泊松回归。 加权泊松回归 ...