RMSEMAER2MAPE等公式的出处 rmse的计算公式 文章目录 概述 1. SSE 2. MSE 3. RMSE 4. MAE 5. R-squared 6. Adjusted R-squared 7 对比 MAE、MSE、RMSE、R-square、Adjusted R-squared 概述 首先通过一张表格对几种误差的名称有一个了解 1. SSE SSE(残差平方和、和方差):The sum of squares due to ...
RMSE:np.sqrt(mean_squared_error(y_test,y_predict)) MAE:mean_absolute_error(y_test,y_predict) R2:r2_score(y_test,y_predict) Adjusted_R2::1-((1-r2_score(y_test,y_predict))*(n-1))/(n-p-1) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 方差...
MAE=1n∑i=1n|yi−yi~|,∈[0,+∞) 4、R2分数(1-模型没有捕获的信息量占真实标签中所携带的信息量的比例) 分母是真实值的方差,方差越大,携带信息量越多。R2越接近1越好,模型极差情况下会小于0。 5、偏差和方差 偏差:描述的是预测值(估计值)的期望与真实值之间的差距。偏差越大,越偏离真实数据。
MAE的计算公式如下: MAE=(1/n)*Σ,Yi-Ŷi 其中,n是数据样本数量,Yi是真实值,Ŷi是预测值。 对于MAE指标,数值越小表示模型的预测误差越小,模型性能越好。 4. PER2(Prediction Error Variance)是回归模型性能评价的另一种指标,它是预测误差的方差。PER2的计算公式如下: PER2 = Var(Yi - Ŷi) 其中,...
平均绝对误差(MAE)用来衡量预测值与真实值之间的平均绝对误差,MAE越小表示模型越好,其定义如下: 4,R2分数 sklearn在实现线性回归时默认采用了[公式]指标,[公式]越大表示模型越好,其定义如下: 其中 表示真实值的平均值。可能 的好处在于其结果进行了归一化,更容易看出模型间的差距。
一、MSE、RMSE、MAE的含义和计算 我们以一个预测气温的回归模型为例,模型计算出未来15天的气温(预测值),15天过后我们可以得到每天的实际气温(实际值),我们以此数据为基础,来计算该模型预测值与实际值的差异。 最直接的计算方式,就是计算每天气温的差值,并把差值相加即可。
R2-score 的计算公式是这样的: 其中,分子部分表示真实值与预测值的平方差之和,类似于均方差 MSE;分母部分表示真实值与均值的平方差之和,类似于方差 Var。 R2-score = 1,达到最大值。即分子为 0 ,意味着样本中预测值和真实值完全相等,没有任何误差。也就是说我们建立的模型完美拟合了所有真实数据,是效果最好...
计算公式为:(R2adj = R2 / (1 - R2))^(1/2)。其中,R2adj是校正R2,R2是模型的初始R2,n是样本大小,p是模型中的项的数量(或预测变量的数量)。校正R2对于确定模型中可能的过度拟合非常有用,尤其在样本量较小的情况下,因为此时模型可能会受到噪声的干扰,导致R2的增加并不能真实反映实际情况。
1)公式: MSE:均方误差 RMSE:均方根误差 MAE:平均绝对误差 二、具体实现 1)自己的代码 importnumpy as npfromsklearn.metricsimportr2_scoreclassSimpleLinearRegression:def__init__(self):"""初始化Simple Linear Regression模型"""self.a_=None self.b_=Nonedeffit(self, x_train, y_train):"""根据训练...
RMSE不太容易理解，但非常常见。它惩罚了非常糟糕的预测。由于计算速度快，这也为模型优化提供了一个很大的损失度量。从这篇文章中对MAE有了新的想法。它很容易理解并按比例处理所有预测误差。我会在大多数回归问题评估中强调它。本文代码地址：github/discdiver/r2rmsemae 作者：Jeff Hale deephub翻译组 ...