均方根误差(RMSE)是回归模型的典型指标,用于指示模型预测中会产生多大的误差。对于较大的误差,权重较高。 同样的,RMSE越小越好。 importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorprint(np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred)))# 0.61237 四、平均
1.3 R2求解方式二---交叉验证调用scoring=r2 from sklearn.model_selection import cross_val_scorer2 = cross_val_score(linear,x_test,y_test,cv=10,scoring="r2").mean() # 求的值n次交叉验证后r2的均值r2 0.3803655235719364 2. 校准决定系数Adjusted-R2 校正决定系数是指决定系数R可以用来评价回归方程的...
predict(x_true) # 评估标准: mae, mape, mse, rmse, r2_score mae_score = mean_absolute_error(y_true, y_pred) mape_score = mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred) mse_score = mean_squared_error(y_true, y_pred) rmse_score = mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=Fals...
RMSE(均方根、标准差):Root mean squared error RMSE也叫回归系统的拟合标准差,是MSE的平方根;和MSE相比,RMSE能够避免出现量纲问题就算公式如下 这里在介绍一下 RMS(均方根值) RMS只是将RMSE中的残差替换成了具体要统计的变量值,和误差的计算关系不大。公式如下: 4. MAE MAE(平均绝对误差):mean absolute error...
回归问题的评估指标是用于衡量深度学习模型预测性能的重要工具。常见的指标包括均绝对误差（MAE）、均绝对百分比误差（MAPE）、均方误差（MSE）、根均方误差（RMSE）以及决定系数（R2_Score）。这些指标在Python的sklearn库中得到了封装，可以直接调用，无需繁琐的手动计算。sklearn的完整名称是scikit-learn，...
MAEMSERMSER2MAPE那个指标更好 ma指标有什么作用 4. 简单金融量化分析 4.1 移动平均线 a) 概念 & 策略 移动均线(Moving Average,简称MA)是用统计分析的方法,将一定时期内的证券价格(指数)加以平均,并把不同时间的平均值连接起来,形成一根MA,用以观察证券价格变动趋势的一种技术指标。移动平均线是由著名的美国...
print('MAPE:',mape(y_true, y_pred)) ## R2-score from sklearn.metrics import r2_score y_true = [3, -0.5, 2, 7] y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8] print('R2-score:',r2_score(y_true, y_pred)) MSE: 0.2871428571428571 RMSE: 0.5358571238146014 MAE: 0.4142857142857143 MAPE: 0.1461904761904...
RMSE = sqrt(MSE / length(testData)); MAPE = mape(testData, yTest, true); % 输出结果 fprintf('R2: %f\n', R2); fprintf('MAE: %f\n', MAE); fprintf('MSE: %f\n', MSE); fprintf('RMSE: %f\n', RMSE); fprintf('MAPE: %f\n', MAPE); 这个代码首先加载了一个名为`data.csv`的...
MAPE越小表示模型越好。 defMAPE(y_true, y_pred):returnnp.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) 五、R2评价指标 sklearn实现线性回归时默认采用R2指标。R2越大,表示模型越好。 R2的好处在于其结果进行归一化,更容易看出模型间的差距。
基于灰狼算法优化支持向量机(GWO-SVM)的时间序列预测。模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。