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 1）公式： MSE：均方誤差 RMSE：均方根誤差 MAE ...
原文：《機器學習(周志華)》筆記--模型的評估與選擇（3）--衡量回歸的性能指標：MSE、RMSE、MAE、R-Squared
四 衡量回歸的性能指標 均方誤差 MSE Mean Squared Error 其中y i表示第 i 個樣本的真實標簽，p i表示模型對第 i 個樣本的預測標簽。 線性回歸的目的就是讓損失函數最小。那么模型訓練出來了，我們在測試集上用損失函數來評估模型就行了。 均方根誤差 RMSE Root Mean Squard Error RMSE 其實就是 MSE 開個根號。有什么意義呢 其實實質是一樣的。 ...
2020-01-13 17:20 0 1121 推薦指數：
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