衡量线性回归法的指标MSE, RMSE,MAE和R Square
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，对于测试数据集而言 ，理所当然，其衡量标准可以是 但问题是，这个衡量标准和m相关。 （当10000个样本误差累积 ...
原文：回归分析 | 使用Sklearn做线性回归分析及 rmse 和 mae 讲解
一 概述 回归分析模型：销售额 . 百度 . 社交媒体 . 电话直销 . 短信 线性回归 研究自变量 x 对因变量 y 影响的一种数据分析方法 可以表示为Y ax b ，其中Y为因变量，x为自变量，a为影响系数，b为截距， 为随机误差。 常见应用场景 主要应用场景是进行预测和控制例如计划制定 KPI制定 目标制定等 也可以基于预测的数据与实际数据进行比对和分析，确定事件发展程度并给未来行动提供方向 ...
2020-02-29 16:32 0 5973 推荐指数：
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使用sklearn做各种回归
#申明，本文章参考于 https://blog.csdn.net/yeoman92/article/details/75051848 import numpy as np import ...
使用 python 做线性回归，scipy，statsmodels，sklearn
https://blog.csdn.net/robert_chen1988/article/details/103551261 文章目录 1. 用 scipy 包 2. 用 statsmodels 包 3. 用 sklearn 包 使用 python 做 ...
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 ...
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公号：码农充电站pro 主页：https://codeshellme.github.io 线性回归模型用于处理回归问题，也就是预测连续型数值。线性回归模型是最基础的一种回归模型，理解起来也很容易，我们从解方程组谈起。 1，解方程组 相信大家对解方程都不陌生，这是我们初中时期最熟悉 ...
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继续上一篇，接下来是股票分析中使用线性回归 在现实世界中，存在着大量这样的情况：两个变量例如X和Y有一些依赖关系。由X可以部分地决定Y的值，但这种决定往往不很确切。常常用来说明这种依赖关系的最简单、直观的例子是体重与身高，用Y表示他的体重。众所周知，一般说来，当X大时，Y也倾向于大，但由X ...