(erbqi)導語 QQ圖全稱 Quantile-Quantile圖,也就是分位數-分位數圖,簡單理解就是把兩個分布相同分位數的值,構成點(x,y)繪圖;如果兩個分布很接近,那個點(x,y)會分布在y=x直線附近;反之則不;可以通過QQ圖從整體評估回歸模型的預測效果 ...
決定系數 coefficient of determination,R 是反映模型擬合優度的重要的統計量,為回歸平方和與總平方和之比。R 取值在 到 之間,且無單位,其數值大小反映了回歸貢獻的相對程度,即在因變量Y的總變異中回歸關系所能解釋的百分比。 R 是最常用於評價回歸模型優劣程度的指標,R 越大 接近於 ,所擬合的回歸方程越優。 假設一數據集包括y ,...,yn共n個觀察值,相對應的模型 ...
2018-03-02 14:26 0 902 推薦指數:
(erbqi)導語 QQ圖全稱 Quantile-Quantile圖,也就是分位數-分位數圖,簡單理解就是把兩個分布相同分位數的值,構成點(x,y)繪圖;如果兩個分布很接近,那個點(x,y)會分布在y=x直線附近;反之則不;可以通過QQ圖從整體評估回歸模型的預測效果 ...
MAE、MSE、RMSE、MAPE(MAPD)這些都是常見的回歸預測評估指標,重溫下它們的定義和區別以及優缺點吧 MAE(Mean Absolute Error) 平均絕對誤差 ...
本文轉自:mse、rmse、mae、r2指標的總結以及局限性 衡量線性回歸法的指標:MSE, RMSE和MAE 舉個栗子: 對於簡單線性回歸,目標是找到a,b 使得 盡可能小 其實相當於是對訓練數據集而言的,即 當我們找到a,b后,對於測試數據 ...
在二維坐標上繪制線性回歸曲線。那么如何對回歸模型的性能有一個直觀的評估呢?可以通過繪制預測值的殘差圖, ...
在回歸任務(對連續值的預測)中,常見的評估指標(Metric)有:平均絕對誤差(Mean Absolute Error,MAE)、均方誤差(Mean Square Error,MSE)、均方根誤差(Root Mean Square Error,RMSE)和平均絕對百分比誤差(Mean ...
1. 皮爾遜相關系數(Pearson Correlation Coefficient) 1.1 衡量兩個值線性相關強度的量 1.2 取值范圍[-1, 1] ...
python金融風控評分卡模型和數據分析微專業課(博主親自錄制視頻):http://dwz.date/b9vv 1.選擇最簡單模型 如果不能滿足: 增加參數,增加R**2 判斷是否overfittiing ...
工作和生活中存在大量的具有相關性的事件,當找到不同變量之間的關系,我們就會用到回歸分析。回歸分析(Regression Analysis):是用來確定2個或2個以上變量間關系的一種統計分析方法。 在回歸分析中,變量有2類:因變量 和 自變量。 因變量:通常是指實際問題中所關心的指標,用Y ...