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 ...
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2019-07-23 12:46 0 1450 推荐指数:
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 ...
\(R^2\)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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
,MAE、R-Squared 1.均方误差(MSE) MSE (Mean Squared Error ...