模型评估_1—回归模型：mse、rmse、mae、r2
本文转自：mse、rmse、mae、r2指标的总结以及局限性 衡量线性回归法的指标：MSE, RMSE和MAE 举个栗子： 对于简单线性回归，目标是找到a,b 使得 尽可能小 其实相当于是对训练数据集而言的，即 当我们找到a，b后，对于测试数据 ...
原文：线性模型之二：线性回归模型性能的评估（残差图、MSE与R2）
为了获得对模型性能的无偏估计，在训练过程中使用未知数据对测试进行评估是至关重要的。所以，需要将数据集划分为训练数据集和测试数据集，前者用于模型的训练，后者用户模型在未知数据上泛化性能的评估。 对于线性模型 一 残差图 当m gt 时，模型使用了多个解释变量，无法在二维坐标上绘制线性回归曲线。那么如何对回归模型的性能有一个直观的评估呢 可以通过绘制预测值的残差图，即真实值和预测值之间的差异或者垂直 ...
2018-12-01 15:35 1 6276 推荐指数：
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