1-mean_squared_error(y_test,y_preditc)/np.var(y_test) scikit-learn中的各种衡量指标 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn.metricsimportmean_squared_error #均方误差 from sklearn
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...
3. 使用其他评价指标 除了R²和Adjusted R²,还可以使用其他评价指标来评估模型性能,例如均方误差(Mean Squared Error, MSE)、均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)。这些指标直接衡量模型预测值与实际值之间的误差,更能反映模型的预测能力。 4. 处理异常值 在...
SSE(残差平方和、和方差):The sum of squares due to error该统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和,计算公式如下SSE越接近于0,说明模型选择和拟合更好,数据预测也越成功。接下来的MSE和RMSE因为和SSE是同出一宗,所以效果一样 2楼2024-12-03 22:09 回复 POLOyang 活跃吧友 5 2. MSE...
MAE(平均绝对误差) mean absolute error SSR(回归平方和) Sum of squares of the regression SST(总偏差平方和) Total sum of squares R-squared(确定系数) Coefficient of determination Adjusted R-squared(调整R方) Degree-of-freedom adjusted coefficient of determination 1. SSE SSE(残差平方和、和方差):The...
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...
1、均方误差-MSE(Mean Squared Error) 其中y^i表示第 i 个样本的真实标签,p^i表示模型对第 i 个样本的预测标签。 线性回归的目的就是让损失函数最小。那么模型训练出来了,我们在测试集上用损失函数来评估模型就行了。 2、均方根误差-RMSE(Root Mean Squard Error) ...
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 2、 RMSE( Root Mean Squared Error)均方根误差 这不就是MS...
2、RMSE(Root Mean Squared Error)均方根误差 这不就是MSE开个根号么。有意义么?其实实质是一样的。只不过用于数据更好的描述。 例如:要做房价预测,每平方是万元(真贵),我们预测结果也是万元。那么差值的平方单位应该是 千万级别的。那我们不太好描述自己做的模型效果。怎么说呢?我们的模型误差是 多少千万?。
2、平均绝对百分比误差mean absolute percentage error(MAPE) 将MAE的绝对值转化为相对值,计算公式如下: , 其中 为真实值, 为回归预测值, 为回归的数据个数。注意由于这里用了 作为分母,所以当测量真实值有数据为0时,即存在分母为0的情况,该指标公式就不可用了。值越小,性能performance越好 ...