深度研究:回归模型评价指标R2_score

回归模型的性能的评价指标主要有:RMSE(平方根误差)、MAE(平均绝对误差)、MSE(平均平方误差)、R2_score。但是当量纲不同时,RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏。这就需要用到R2_score,实际使用时,会遇到许多问题,今天我们深度研究一下。 预备知识 搞清楚 ...

Wed Dec 11 21:54:00 CST 2019 0 2894
sklearn 中的 r2_score

\(R^2\)不止一种定义方式,这里是scikit-learn中所使用的定义。 As such variance is dataset dependent, R² may not be meaningfully comparable across different datasets. Best ...

Sun Nov 22 01:12:00 CST 2020 0 618
sklearn.metrics.mean_absolute_error

注意多维数组 MAE 的计算方法 * multioutput='raw_values' 给出的是每列的 MAE multioutput=[0.3, 0.7] 给出的是加了不同权重的每列的MAE ...

Wed Oct 31 02:01:00 CST 2018 0 1891
Minimum Mean Squared Error (MMSE)最小均方误差

均方误差(Mean Squared Error, MSE)是衡量“平均误差”的一种较方便的方法。可以评价数据的变化程度。均方根误差是均方误差的算术平方根。 最小二乘(LS)问题是这样一类优化问题,目标函数是若干项的平方和,每一项具有形式,具体形式如下:minimize (式 ...

Sun Nov 12 23:33:00 CST 2017 0 4589
回归评价指标MSE、RMSE、MAE、R-Squared

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 这里的y是测试集 ...

Thu Aug 22 04:33:00 CST 2019 0 801
回归评价指标---MSE、RMSE、MAE、R-Squared

  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。   MSE和MAE适用于误差相对明显的时候,大的误差也有比较高的权重,RMSE则是针对误差不是很明显的时候;MAE是一个线性的指标,所有个体差异在平均值上均等加权 ...

Fri Feb 22 06:41:00 CST 2019 0 3583
回归评价指标MSE、RMSE、MAE、R-Squared

前言 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 ...

Sat Jul 31 17:34:00 CST 2021 0 159
 
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