机器学习：衡量线性回归法的指标（MSE、RMSE、MAE、R Squared）
一、MSE、RMSE、MAE 思路：测试数据集中的点，距离模型的平均距离越小，该模型越精确 # 注：使用平均距离，而不是所有测试样本的距离和，因为距离和受样本数量的影响 1）公式： MSE：均方误差 RMSE：均方根误差 MAE ...
原文：《机器学习(周志华)》笔记--模型的评估与选择（3）--衡量回归的性能指标：MSE、RMSE、MAE、R-Squared
四 衡量回归的性能指标 均方误差 MSE Mean Squared Error 其中y i表示第 i 个样本的真实标签，p i表示模型对第 i 个样本的预测标签。 线性回归的目的就是让损失函数最小。那么模型训练出来了，我们在测试集上用损失函数来评估模型就行了。 均方根误差 RMSE Root Mean Squard Error RMSE 其实就是 MSE 开个根号。有什么意义呢 其实实质是一样的。 ...
2020-01-13 17:20 0 1121 推荐指数：
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