衡量線性回歸法的指標MSE, RMSE,MAE和R Square
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，對於測試數據集而言 ，理所當然，其衡量標准可以是 但問題是，這個衡量標准和m相關。 （當10000個樣本誤差累積 ...
原文：機器學習：衡量線性回歸法的指標（MSE、RMSE、MAE、R Squared）
一 MSE RMSE MAE 思路：測試數據集中的點，距離模型的平均距離越小，該模型越精確 注：使用平均距離，而不是所有測試樣本的距離和，因為距離和受樣本數量的影響 公式： MSE：均方誤差 RMSE：均方根誤差 MAE：平均絕對誤差 二 具體實現 自己的代碼 調用scikit learn中的算法 RMSE和MAE的比較 量綱一樣：都是原始數據中y對應的量綱 RMSE gt MAE： 這是一個數學 ...
2018-05-29 11:33 0 26772 推薦指數：
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