2. 校准决定系数Adjusted-R2 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...
均方误差(MSE):预测值与真实值之差的平方的平均值。MSE越小,说明模型的拟合效果越好。 均方根误差(RMSE):MSE的平方根。RMSE与MSE类似,但具有与预测值相同的量纲,便于直观理解。 平均绝对误差(MAE):预测值与真实值之差的绝对值的平均值。MAE越小,说明模型的预测误差越小。 R2评分(R2 Score):判断预测模型和真...
均方误差(MSE):计算预测值与真实值之间差的平方的平均值。 均方根误差(RMSE):MSE的平方根,提供了一个与原始数据单位相同的误差度量。 R²分数(R² score):表示模型对目标变量的预测能力,最佳值为1.0,值越低表示模型性能越差。5. 使用sklearn进行随机森林回归的简单示例代码 以下是一个使用sklearn进行随机森...
: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): 均方误差的平方根,代表了预测值的离散程度。最佳拟合情况为 。 5)平均绝对百分误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE): 一般认为 6) Kappa...
均方误差(MSE, Mean Squared Error): 定义:预测值与实际值差的平方的平均值。 适用场景:常用于回归模型评估,惩罚大误差。 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。
print(f'MSE: {mse}') 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...
均方误差(Mean Square Error, MSE):是真实值与预测值的差值的平方,然后求和的平均,一般用来检测模型的预测值和真实值之间的偏差 from sklearn.metrics import mean_squared_error mean_squared_error(y_test,y_pre)#y_test为实际值,y_pre为预测值 2658.8312775325517 4.均方根误差RMSE(Root Mean Square Error...
均方误差(MSE):用于评估模型预测值与实际值之间的平均平方误差。 均方根误差(RMSE):MSE 的平方根,度量误差的大小,单位与因变量一致。...线性回归的扩展 线性回归有几种常见的扩展形式,适用于不同场景: 岭回归(Ridge Regression):通过加入正则化项,防止过拟合,特别是在高维数据下有效。
#回归算法中的评价指标输出MAE和MSE以及R2(开方为RMSE) from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.metrics import r2_score #多元线性回归不需要进行数据统一化 #sklearn中调用多元线性回归算法LinearRegression ...
分类任务常用指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数等;回归任务常用指标包括均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和R平方等。Sklearn的metrics模块提供了这些评估指标的计算函数。 二、模型可视化 模型可视化是理解、调试和展示机器学习模型的重要手段。Sklearn结合Matplotlib等库,提供了多种可视化工具。 混淆矩阵:混淆矩阵...