回歸指標 - MSE均方誤差、RMSE均方根誤差、MAE平均絕對誤差、R²判別系數
1.MSE - 均方誤差 \[MSE = \displaystyle\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}(y_i - \hat{y_i})^2 \] MSE是用 真實值 - 預測值 然后平方后求和平均，常用線性回歸的損失函數。 在線性回歸時我們希望損失函數最小，從而判斷 ...
原文：可決系數R^2和MSE，MAE，SMSE
波士頓房價預測 首先這個問題非常好其實要完整的回答這個問題很有難度，我也沒有找到一個完整敘述這個東西的資料，所以下面主要是結合我自己的理解和一些資料談一下r ，mean square error 和 mean absolute error。可能不是很完整，供參考 MSE 這個應用應該是最廣的，因為他能夠求導，所以經常作為loss function。計算的結果就是你的預測值和真實值的差距的平方和。 ...
2017-04-11 11:13 0 2487 推薦指數：
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