模型評估_1—回歸模型：mse、rmse、mae、r2
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 ...
原文：線性模型之二：線性回歸模型性能的評估（殘差圖、MSE與R2）
為了獲得對模型性能的無偏估計，在訓練過程中使用未知數據對測試進行評估是至關重要的。所以，需要將數據集划分為訓練數據集和測試數據集，前者用於模型的訓練，后者用戶模型在未知數據上泛化性能的評估。 對於線性模型 一 殘差圖 當m gt 時，模型使用了多個解釋變量，無法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，即真實值和預測值之間的差異或者垂直 ...
2018-12-01 15:35 1 6276 推薦指數：
相關推薦
seaborn回歸圖---回歸模型圖Implot、線性回歸圖regplot、線性回歸殘差圖residplot
回歸圖只要探討兩連續數值變量的變化趨勢情況，繪制x-y的散點圖和回歸曲線。 1.lmplot seaborn.lmplot(x, y, data, hue=None, col=None, row=None, palette=None, col_wrap=None, height ...
評估回歸模型的指標：MSE、RMSE、MAE、R2、偏差和方差
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 ...
論線性回歸中殘差圖的重要性
數據集如上，用sas讀入后再做簡單線性回歸，四個回歸的模型都一樣，殘差平方和，負相關系數也一樣 那么，是不是可以說這四組數據擬合的模型都正確呢？ 我們畫出其各自的散點圖，如下 很明顯，只有左上方的圖才有用線性模型描述的可能性，其他的模型都不適合。 OK~，這里是簡單線性 ...
R語言解讀多元線性回歸模型
轉載：http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言 本文接上一篇R語言解讀一元線性回歸模型。在許多生活和工作的實際問題中，影響因變量的因素可能不止一個，比如對於知識水平越高的人，收入水平也越高，這樣的一個結論。這其中可能包括了因為更好 ...
線性模型之一：線性回歸的原理
1. 基本形式 線性模型（linear model）試圖學得一個通過屬性的線性組合來進行預測的函數。 w和b學得之后，模型就得以確定。w直觀表達了各屬性在預測中的重要性。 2. 線性回歸 提出假設：給定數據集 ，其中， “線性回歸 ...
線性模型(1) —— 多元線性回歸
提綱： 線性模型的基本形式 多元線性回歸的損失函數 最小二乘法求多元線性回歸的參數 最小二乘法和隨機梯度下降的區別 疑問 學習和參考資料 1.線性模型的基本形式 線性模型是一種形式簡單，易於建模，且可解釋性很強的模型，它通過一個屬性的線性組合來進行預測 ...
多元線性回歸模型
多元線性回歸模型 一、總結 一句話總結： 【也就是多元且一次的回歸，系數是一次自然是線性】：回歸分析中，含有兩個或者兩個以上自變量，稱為多元回歸，若自變量系數為1，則此回歸為多元線性回歸。 1、一元線性回歸 與 二元線性回歸圖像（要回憶圖）？ 一元線性回歸圖形為一條直線。而二元線性 ...