mean_squared_error(y_test,y_predict)mean_absolute_error(y_test,y_predict)r2_score(y_test,y_predict)
1 rmse_test=mse_test ** 0.5 3、MAE (Mean absolute Error)平均绝对误差 1 mae_test=np.sum(np.absolute(y_preditc-y_test))/len(y_test) 4、R-Squared 对于回归类算法而言,只探索数据预测是否准确是不足够的。除了数据本身的数值大小之外,我们还希望我们的模型能够捕捉到数据的”规律“,比如数据的分...
我们误差的结果就跟我们数据是一个级别的,在描述模型的时候就说,我们模型的误差是多少万元。 rmse_test=mse_test ** 0.5 1. 3、MAE (Mean absolute Error)平均绝对误差 mae_test=np.sum(np.absolute(y_preditc-y_test))/len(y_test) 1. 4、R-Squared 对于回归类算法而言,只探索数据预测是否准确是不足...
mean_squared_error(y_test,y_predict) mean_absolute_error(y_test,y_predict) r2_score(y_test,y_predict)
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。没有什么可读性,到底多少才算好呢?不知道,那要根据模型的应用场景来。
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...
rmse_test=mse_test ** 0.5 MAE mae_test=np.sum(np.absolute(y_preditc-y_test))/len(y_test) R Squared 1-mean_squared_error(y_test,y_preditc)/np.var(y_test) scikit-learn中的各种衡量指标 fromsklearn.metricsimportmean_squared_error#均方误差fromsklearn.metricsimportmean_absolute_error#平方...
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) ...
自己实现及sklearn中的调用: fromsklearnimportdatasets boston=datasets.load_boston()x=boston.data[:,5]# 只用了其中房间数量一个特征y=boston.targetfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y)fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression ...
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...