深度研究:回歸模型評價指標R2_score

回歸模型的性能的評價指標主要有:RMSE(平方根誤差)、MAE(平均絕對誤差)、MSE(平均平方誤差)、R2_score。但是當量綱不同時,RMSE、MAE、MSE難以衡量模型效果好壞。這就需要用到R2_score,實際使用時,會遇到許多問題,今天我們深度研究一下。 預備知識 搞清楚 ...

Wed Dec 11 21:54:00 CST 2019 0 2894
sklearn 中的 r2_score

\(R^2\)不止一種定義方式,這里是scikit-learn中所使用的定義。 As such variance is dataset dependent, R² may not be meaningfully comparable across different datasets. Best ...

Sun Nov 22 01:12:00 CST 2020 0 618
sklearn.metrics.mean_absolute_error

注意多維數組 MAE 的計算方法 * multioutput='raw_values' 給出的是每列的 MAE multioutput=[0.3, 0.7] 給出的是加了不同權重的每列的MAE ...

Wed Oct 31 02:01:00 CST 2018 0 1891
Minimum Mean Squared Error (MMSE)最小均方誤差

均方誤差(Mean Squared Error, MSE)是衡量“平均誤差”的一種較方便的方法。可以評價數據的變化程度。均方根誤差是均方誤差的算術平方根。 最小二乘(LS)問題是這樣一類優化問題,目標函數是若干項的平方和,每一項具有形式,具體形式如下:minimize (式 ...

Sun Nov 12 23:33:00 CST 2017 0 4589
回歸評價指標MSE、RMSE、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MSE,RMSE,MAE、R-Squared。下面一一介紹 均方誤差(MSE) MSE (Mean Squared Error)叫做均方誤差。看公式 這里的y是測試集 ...

Thu Aug 22 04:33:00 CST 2019 0 801
回歸評價指標---MSE、RMSE、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MSE,RMSE,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
回歸評價指標MSE、RMSE、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MSE,RMSE,MAE、R-Squared。下面一一介紹 均方誤差(MSE) MSE (Mean Squared Error)叫做均方誤差。看公式 ...

Sat Jul 31 17:34:00 CST 2021 0 159
 
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