相比于MSE和RMSE,MAE在一些场景中更有实际意义。 决定系数R2 score(R^2 score)当量纲不同时,RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏,此时就需要用到决定系数R2 score。R2 score(即决定系数)反映因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例。R2 score的值介于0和1之间,越接近1表示模型的拟合效果越好。R2 score...
回归评价指标MSERMSEMAEMAPER2公式理解及代码实现 回归模型是用来预测连续变量的统计模型。在评价回归模型的性能时,常常使用一些指标来衡量模型的精度和准确性。其中最常见的评价指标包括MSER(Mean Squared Error)、MSE(Mean Squared Error)、MAE(Mean Absolute Error)、PER2(Prediction Error Variance)。 1. MSER(Mean...
回归评价指标:MSE、RMSE、MAE、R2、AdjustedR2 我们通常采用MSE、RMSE、MAE、R2来评价回归预测算法。 1、均方误差:MSE(Mean Squared Error) 其中,为测试集上真实值-预测值。 2、均方根误差:RMSE(Root Mean Squard Error) 可以看出,RMSE=sqrt(MSE)。 3、平均绝对误差:MAE(Mean Absolute Error) 以上各指标,根据...
2.均方根误差(RMSE) RMSE(Root Mean Squard Error)均方根误差。 就是MSE开个根号么。实质是一样的。只不过用于数据更好的描述。 例如:要做房价预测,每平方是万元,我们预测结果也是万元。那么差值的平方单位应该是 千万级别的。不利于描述。开完根号 就是一个数量级别的了。 MAE(平均绝对误差) R Squared 上...
r2_score(y_test,y_predict) 参考文献: 【1】回归评价指标MSE、RMSE、MAE、R-Squared 【2】回归模型的几个评价指标 【3】MSE与MAE的区别与如何选择 【4】L1 vs. L2 Loss function 【5】sklearn 3.3. 模型评估:对模型的预测进行量化考核 【6】机器学习基础,回归模型评估指标 - 知乎...
RMSE 均方根误差RMSE,即均方误差开平方,常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。 MAE MAE是绝对误差的平均值。可以更好地反映预测值误差的实际情况。 R-Squared R-Squared又叫可决系数(coefficient of determination),也叫拟合优度,反映的是自变量 对因变量 ...
RMSE=√(MSE) 均方根误差与均方误差类似,也是表示预测值与真实值之间的差异,但是它能够更直观地表示误差的大小。与均方误差相比,均方根误差更容易理解和解释。 3.平均绝对误差(MAE): 平均绝对误差是另一种常用的评价回归模型的指标,它表示预测值与真实值之间差异的绝对值的平均值。 MAE=(1/n)*Σ,y_i-ŷ...
分类问题的评价指标是准确率,那么回归算法的评价指标就是MSE,RMSE,MAE、R-Squared。下面一一介绍 一、均方误差(MSE) MSE (Mean Squared Error)叫做均方误差。看公式 这里的y是测试集上的。 用 真实值-预测值 然后平方之后求和平均。 猛着看一下这个公式是不是觉得眼熟,这不就是线性回归的损失函数嘛!!! 对,在...
分类问题的评价指标是准确率,那么回归算法的评价指标就是MSE,RMSE,MAE、R-Squared。下面一一介绍 均方误差(MSE) MSE (Mean Squared Error)叫做均方误差。看公式 image.png 这里的y是测试集上的。 用 真实值-预测值 然后平方之后求和平均。 猛着看一下这个公式是不是觉得眼熟,这不就是线性回归的损失函数嘛!!!
MAE(Mean Absolute Error,平均绝对误差)是衡量预测值与真实值之间差异的一种方法。它计算的是预测值与真实值之间差的绝对值的平均值。MAE的值越小,表示模型的预测效果越好。与MSE相比,MAE对异常值(即误差较大的值)的惩罚较小。 6. Python代码实现MAE python import numpy as np def mean_absolute_error(y_true...