均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE):即均方误差开根号,方均根偏移代表预测的值和观察到的值之差的样本标准差 from sklearn.metrics import mean_squared_error np.sqrt(mean_squared_error(y_test,y_pre))#y_test为实际值,y_pre为预测值 51.563856309750065 5.平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error)...
rmse = (error**2).mean()**0.5 计算平均绝对误差 mae 越小越好【后附公式】 mae = abs(error).mean() 附: 1> 直接用 sklearn 中的方法计算 rmse 和 mae importnumpy as npfromsklearn.metricsimportmean_squared_error, mean_absolute_error#根均方误差(RMSE)np.sqrt(mean_squared_error(y_true,y_p...
3.均方误差MSE(Mean Square Error) 4.均方根误差RMSE(Root Mean Square Error) 5.平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error) 6. 平均绝对百分比误差MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 回归模型评估的两个方面 回归模型的评估主要有以下两个方面: 1. ...
计算方式:通过sklearn.metrics中的mean_squared_error函数计算。 均方根误差(RMSE, Root Mean Squared Error): 定义:MSE的平方根。 适用场景:与MSE类似,但单位与原数据一致,更容易解释。 计算方式:通过MSE值的平方根计算得到。 平均绝对误差(MAE, Mean Absolute Error): 定义:预测值与实际值差的绝对值的平均值。
模型评估主要根据数据集的目标值类型,分为分类模型评估和回归模型评估。分类模型评估主要关注准确率、精确率、召回率、F1分数等指标,而回归模型评估则侧重于均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和R2评分等指标。 二、分类模型评估方法 准确率(Accuracy):预测正确的样本数占总样本数的比例。它是分类...
1.MAE(mean absolute error)--平均绝对离差 2.MSE(mean squared error)--均方误差 3.RMSE(root mean squared error)- 4.MSLE(mean squared log error),在label的范围很大或者希望预测值大于真实值的场景使用 5.MAPE(mean absolute percentage error) 6. 判定系数R^2 7.QWK(quadratic weighted kappa) 8....
print(f'RMSE: {rmse}') print(f'MAE: {mae}') print(f'R^2: {r2}') 五、模型调优 如果模型性能不佳,我们可以通过以下方法对模型进行调优: 特征选择:选择与目标变量相关性较高的特征,去除无关或冗余的特征。 特征缩放:如果特征之间存在较大的数值差异,可以使用特征缩放(如标准化或归一化)来改进模型性能...
RMSE=√∑ni=1(yi−^yi)2n 其中, yi 是真实值, ^yi 是预测值,n是样本数量,使用了欧式距离。 缺点:平均值是非鲁棒的,对于异常点敏感,如果某个异常点误差大,整个RMSE就会比较大。 2.2 均方差(mean squared error)MAE(y,^y)=1nsamplesn∑i=1(yi−^yi)2 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制...
2)平均绝对误差(MeanAbsoluteError, MAE): :平均绝对误差。 :第 个实际值与预测值的绝对误差。 :第 个实际值。 :第 3)均方误差(Mean Squared Error, MSE): 均方差用于还原平方失真度,它避免了正负误差不能相加的问题。由于对误差 4)均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE): ...
2019-12-17 23:44 −pairwise_distance在sklearn的官网中解释为“从X向量数组中计算距离矩阵”,对不懂的人来说过于简单,不甚了了。 实际上,pairwise的意思是每个元素分别对应。因此pairwise_distance就是指计算两个输入矩阵X、Y之间对应元素的距离。 pai... ...