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 ...
原文：【筆記】衡量線性回歸法的指標 MSE,RMS,MAE以及評價回歸算法 R Square
衡量線性回歸法的指標 MSE,RMS,MAE以及評價回歸算法 R Square 衡量線性回歸法的指標 對於分類問題來說，我們將原始數據分成了訓練數據集和測試數據集兩部分，我們使用訓練數據集得到模型以后使用測試數據集進行測試然后和測試數據集自帶的真實的標簽進行對比，那么這樣一來，我們就得到了我們的分類准確度，使用這種分類准確度來衡量機器學習模型的好壞 那么對於線性回歸算法的好壞應該用什么來衡量呢 以 ...
2021-01-15 17:16 0 599 推薦指數：
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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 ...
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