原文:線性回歸中常見的一些統計學術語(RSE RSS TSS ESS MSE RMSE R2 Pearson's r)

TSS: Total Sum of Squares 總離差平方和 因變量的方差 RSS: Residual Sum of Squares 殘差平方和 由誤差導致的真實值和估計值之間的偏差平方和 Sum Of Squares Due To Error ESS: Explained Sum of Squares 回歸平方和 被模型解釋的方差 Sum Of Squares Due To Regressi ...

2019-03-29 16:31 0 6728 推薦指數:

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模型評估_1—回歸模型:msermse、mae、r2

本文轉自:msermse、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 ...

Mon Dec 21 19:44:00 CST 2020 0 330
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 ...

Fri Mar 02 05:35:00 CST 2018 1 7750
評估回歸模型的指標:MSERMSE、MAE、R2、偏差和方差

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 ...

Fri Dec 18 18:49:00 CST 2020 0 4864
機器學習:衡量線性回歸法的指標(MSERMSE、MAE、R Squared)

一、MSERMSE、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    1)公式: MSE:均方誤差 RMSE:均方根誤差 MAE ...

Tue May 29 19:33:00 CST 2018 0 26772
ESSRSSTSS

回歸平方和 ESS,殘差平方和 RSS,總體平方和 TSS 殘差平方和越小,自變量與因變量之間的相關性越好 總變差(TSS):被解釋變量Y的觀測值與其平均值的離差平方和(總平方和)(說明 Y 的總變動程度) 解釋了的變差(ESS):被解釋變量Y ...

Wed Aug 11 20:10:00 CST 2021 0 103
回歸評價指標MSERMSE、MAE、R-Squared

前言 分類問題的評價指標是准確率,那么回歸算法的評價指標就是MSERMSE,MAE、R-Squared。下面一一介紹 均方誤差(MSEMSE (Mean Squared Error)叫做均方誤差。看公式 ...

Sat Jul 31 17:34:00 CST 2021 0 159
回歸評價指標MSERMSE、MAE、R-Squared

簡書 原作者 skullfang https://www.jianshu.com/p/9ee85fdad150 https://blog.csdn.net/zrh_CSDN/article/details/81190001 分類問題的評價指標是准確率,那么回歸算法的評價指標就是MSERMSE ...

Thu Feb 27 07:24:00 CST 2020 0 1717
回歸評價指標---MSERMSE、MAE、R-Squared

  分類問題的評價指標是准確率,那么回歸算法的評價指標就是MSERMSE,MAE、R-Squared。   MSE和MAE適用於誤差相對明顯的時候,大的誤差也有比較高的權重,RMSE則是針對誤差不是很明顯的時候;MAE是一個線性的指標,所有個體差異在平均值上均等加權 ...

Fri Feb 22 06:41:00 CST 2019 0 3583
 
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