explained_varicance_score:可解释方差的回归评分函数 mean_absolute_error:平均绝对误差 mean_squared_error:平均平方误差 多标签的度量: coverage_error:涵盖误差 label_ranking_average_precision_score:计算基于排名的平均误差Label ranking average pr
下面是一个使用scikit-learn进行线性回归分析的示例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error # 创建数据 X = np.array([[1], [2], ...
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f'Mean Squared Error: {mse}') 这就是使用Scikit-learn进行模型训练和预测的基本流程。当然,在实际应用中,你可能需要对数据进行预处理、调整模型参数、使用不同的模型等。但是,这个例子应该为你提供了一个关于如何使用Scikit-learn进行机器学习的基本框架。 最...
具体来说,RMSE就是MSE的平方根,但它的量纲与要预测的y值的量纲相同,更有意义,MAE 因为带有绝对值而不方便求导,而 R Squared 因为无量化而更具有通用的比较性。我们可以通过向量化计算在Python中很容易的实现这4中指标的计算。同时,你也可以直接在 scikit-learn 中的 metrics 中直接调用 mean_squared_error,mean_...
在sklearn中包含四种评价尺度,分别为mean_squared_error、mean_absolute_error、explained_variance_score 和 r2_score。 1、均方差(mean-squared-error) 2、平均绝对值误差(mean_absolute_error) 3、可释方差得分(explained_variance_score) explained variation measures the proportion to which a mathematical model ...
mean_squared_error, r2_score:评估模型在测试集上性能的指标 joblib:保存训练好的模型 第二步、导入数据 dataset_url = 'http://mlr.cs.umass.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv' data = pd.read_csv(dataset_url, sep=';') ...
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)print(f'Mean Squared Error: {mse}')逻辑回归 逻辑回归主要用于二分类问题，通过sigmoid函数将线性回归的结果映射到0到1之间，表示某个事件发生的概率。在scikit-learn中，可以使用 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train...
mean_squared_error:平均平方误差 多标签的度量 coverage_error:涵盖误差 label_ranking_average_precision_score:计算基于排名的平均误差Label ranking average precision (LRAP) 聚类的度量 adjusted_mutual_info_score:调整的互信息评分 silhouette_score:所有样本的轮廓系数的平均值 ...
假设我们有一组房屋面积与价格的数据,首先导入必要的数据处理和模型构建模块:python from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error import numpy as np import pandas as pd接着读取数据,假设数据存储在 CSV...
error = mean_squared_error(y, y_pred) print('mse = {:.2f}'.format(error)) fig, ax = plt.subplots() # Plot the samples ax.scatter(x.flatten(), y, alpha=0.6) # Plot the polynomial model x_ = np.linspace(2, 38, 50).reshape(-1, 1) x_poly = poly.fit_transform(x_) y_...