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 R 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R 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R score計算之前,我們還需要了解幾個統計學概念。 若用 y i 表示真實的觀測值,用 bar y 表示真實觀測值的平均值 ...
2019-12-11 13:54 0 2894 推薦指數:
回歸模型的評價指標有以下幾種:SSE(誤差平方和):The sum of squares due to errorR-square(決定系數):Coefficient of determinationAdjusted R-square:Degree-of-freedom adjusted ...
\(R^2\)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 ...
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 ...
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MSE,RMSE ...
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 ...
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 ...
回歸模型是機器學習中很重要的一類模型,不同於常見的分類模型,回歸模型的性能評價指標跟分類模型也相差很大,這里簡單基於工作中的一點實踐來記錄一下基於sklearn庫計算回歸模型中常用的四大評價指標主要包括:explained_variance_score ...