回归评价指标MSE、RMSE、MAE、R-Squared
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原文：学习笔记121—线性回归：R方（R-squared）及调整R方（Adjusted R-Square）
R方 R squared 及调整R方 Adjusted R Square 区别 第一：R方 R squared 定义：衡量模型拟合度的一个量,是一个比例形式，被解释方差 总方差。公式：R squared SSR TSS RSS TSS其中：TSS是执行回归分析前，响应变量固有的方差。 RSS残差平方和就是，回归模型不能解释的方差。 SSR回归模型可以解释的方差。综上，R squared 比列值区间 ...
2019-12-16 16:29 0 9883 推荐指数：
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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 ...
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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 ...
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R语言在逻辑回归中求R square R方
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6295 并非所有结果/因变量都可以使用线性回归进行合理建模。也许第二种最常见的回归模型是逻辑回归，它适用于二元结果数据。如何计算逻辑回归模型的R平方？ 麦克法登R平方 在R中，glm（广义线性模型）命令是用于拟合逻辑回归 ...