回归模型评价指标

原创 已于 2023-03-29 13:35:57 修改 · 405 阅读 · 1 ·
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#回归 #机器学习 #python

于 2022-08-01 14:32:52 首次发布
该博客探讨了回归模型的评价指标，包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。此外，还介绍了决定系数（r2_score）及其校正版本，用于衡量模型预测的准确性与拟合优度。这些指标在评估预测模型性能时至关重要。

回归模型评价指标：

		MSE = mean_squared_error(self.y_test, self.y_predict)
        save_dict['均方误差MSE'] = MSE

        RMSE = np.sqrt(mean_squared_error(self.y_test, self.y_predict))
        save_dict['均方根误差RMSE'] = RMSE

        MAE = mean_absolute_error(self.y_test, self.y_predict)
        save_dict['平均绝对误差MAE'] = MAE

        n = len(self.y_test)
        # MAPE = sum(np.abs((self.y_test.values - self.y_predict.values) / self.y_test.values)) / n * 100
        MAPE = 100 * MAE / (sum(self.y_test.values)/n)
        save_dict['平均绝对百分比误差MAPE'] = MAPE

        r2_score_ = r2_score(self.y_test, self.y_predict)
        save_dict['决定系数r2_score'] = r2_score_

        # 校正决定系数  n 是样本数量，p 是特征数量
        df = pd.read_csv(os.path.join(data_dir, 'x_train.csv'))
        n, p = df.shape
        adjusted_r2 = 1 - ((1 - r2_score(self.y_test, self.y_predict)) * (n - 1)) / (n - p - 1)
        save_dict['校正决定系数'] = adjusted_r2
回归模型评价指标R2_score
我走的每一步都算数
06-05 3825
R2_score = 1，样本中预测值和真实值完全相等，没有任何误差，表示回归分析中自变量对因变量的解释越好。R2_score不是r的平方，也可能为负数(分子>分母)，模型等于盲猜，还不如直接计算目标变量的平均值。R2_score，即决定系数，反映因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例。即估计值与平均值的误差，反映自变量与因变量之间的相关程度的偏差平方和。即平均值与真实值的误差，反映与数学期望的偏离程度。即估计值与真实值的误差，反映模型拟合程度。表示真实观测值的平均值，用。表示真实的观测值，用。
回归模型的score得分为负_深度研究：回归模型评价指标R2_score
weixin_39987847的博客
01-30 1555
回归模型的性能的评价指标主要有：RMSE(平方根误差)、MAE(平均绝对误差)、MSE(平均平方误差)、R2_score。但是当量纲不同时，RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏。这就需要用到R2_score，实际使用时，会遇到许多问题，今天我们深度研究一下。预备知识搞清楚R2_score计算之前，我们还需要了解几个统计学概念。若用 表示真实的观测值，用 表示真实观测值的平均值，用 表示预测...
回归模型的评估指标
Sunlight
06-23 1万+
回归问题 回归问题是机器学习要解决的四大问题之一，在我们的生活中也存在着很多回归问题。比如某一地区的房价预测，某一个学生高考成绩的预测，某一地区感染病毒人数的预测，某一公司2020年营业收入的预测等等。从以上的例子中，我们可知回归问题的目标是预测一个数值或者一个区间数值。 回归模型 回归模型是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。
性能度量 | 回归模型的评估指标
大虎牙的博客
05-15 661
回归模型的评估指标 1.1 平均绝对误差 MAE(Mean_absolute_error) 平均绝对误差即预测点与真实点之间距离之差的绝对值的平均值，又被称为 L1范数损失。 from sklearn.metrics import mean_absolute_error y_true = [[0.5,1],[-1,1],[7,-6]] y_pred = [[0,2],[-1,2],[8,-5]] mean_absolute_error(y_true,y_pred) 输出： 1.2 均方误差 MSE
回归模型的评价指标比较
张良
01-10 1305
回归模型 回归模型的n个样本值 (xi,yi)(x_i,y_i)(xi​,yi​),预测值为y^i\hat{y}_iy^​i​,i∈1,2,...,ni\in 1,2,...,ni∈1,2,...,n yˉ\bar yyˉ​为{∑1nyi\sum_1^n{y_i}∑1n​yi​}的平均值 评价指标 平均绝对误差（MAE，Mean Absolute Error） MAE(y,y^)=1n∑1n∣yi−y^∣\boxed{MAE(y,\hat{y})=\frac{1}{n}\sum_1^n{|y_i-\hat{
回归模型评估指标
红色石头的专栏
10-24 2323
引言在机器学习中，回归模型用于预测连续数值，例如房价、温度或销售额。构建一个回归模型后，评估其性能至关重要。如何判断模型预测的准确性和可靠性？这就需要用到回归模型的评估指标。1. 常见的回归模型评估指标1.1 均方误差 (MSE)均方误差 (Mean Squared Error) 是最常用的回归模型评估指标之一，它计算模型预测值与真实值之间差异的平方的平均值。公式如下：其中：是真实值。是预测值。是...
回归模型的评价指标
m0_46926492的博客
06-14 3426
但这样的拟合结果不是一个好结果，因为一旦新样本是处于拟合曲线的后半段的，预测结果必然会有巨大偏差。所以，我们希望找到新的指标，除了判断预测的 数值是否正确之外，还能够判断我们的模型是否拟合了足够多的，数值之外的信息。如果方差越大，代表数据上的信息量越多，而这个信息量（模型潜在的规律）不仅包括了数值的大小，还包括了我们希望模型捕捉的那些规律。分母其实可以表示称为样本的潜在规律，分子为模型的误差（损失），那么样本数据潜在的规律是不变的，则误差越小则分子分母表达式返回的结果越小，则r2越接近1.
机器学习中回归模型六大评价指标
dylan_young的博客
11-09 5285
文章目录一、机器学习中，回归问题的六大评价指标是什么？二、六大评价指标都代表什么含义？如何进行模型评价？总结引用文章链接： 一、机器学习中，回归问题的六大评价指标是什么？ 回归问题五大评价指标分别为 皮尔逊相关系数， 解释方差分数（explained_varience_score）， 平均绝对误差（mean_absolute_error）， 均方差(mean_square_error)， r2分数（r2_score） 和 调整r2分数（r2_score_adjust） 二、六大评价.
基于灰狼算法优化高斯过程回归的数据回归预测模型及其评价指标体系
最新发布
08-25
最后，采用多种评价指标如R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE对模型性能进行了评估，结果显示GWO-GPR模型在数据回归预测方面表现出色，具有较高的预测精度和较低的误差率。 适合人群：从事数据分析、机器学习领域的研究人员和...
【机器学习】回归模型评价指标
CXY819394的博客
02-01 2328
学习总结#模型训练好之后，对其进行评价是十分必要的。对于回归模型的性能评价，主要是通过衡量模型预测值与实际值之间的差异来实现的。
回归模型评价指标：MSE、RMSE、MAE、R2 score
weixin_43752304的博客
02-15 1万+
回归模型的性能的评价指标主要有：RMSE(平方根误差)、MAE(平均绝对误差)、MSE(平均平方误差)、R2_score。但是当量纲不同时，RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏，这就需要用到R2_score。提示：这里对文章进行总结：例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
回归模型的四大评价指标
彬彬侠的博客
09-03 2027
判定系数，其含义是也是解释回归模型的方差得分，其值取值范围是[0,1]，越接近于1说明自变量越能解释因变量的方差变化，值越小则说明效果越差。在许多模型中，如果X与Y相关，X可以说是”解释”了Y中的方差，即使X并不真正导致Y。在下面的例子中，Y的方差的80%是由于X，剩下的20%由其他的一些Error导致的。R方可以理解为因变量y中的变异性能能够被估计的多元回归方程解释的比例，它衡量各个自变量对因变量变动的解释程度，其取值在0与1之间，其值越接近1，则变量的解释程度就越高，其值越接近0，其解释程度就越弱。
回归模型评估指标（MAE、MSE、RMSE、R²、MAPE）
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y15659037739l的博客
04-05 2万+
1、平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）：是绝对误差的平均值，可以更好地反映预测值误差的实际情况 2、均方误差（Mean Square Error, MSE）：是真实值与预测值的差值的平方，然后求和的平均，一般用来检测模型的预测值和真实值之间的偏差 3、均方根误差（RootMean Square Error, RMSE）：即均方误差开根号，方均根偏移代表预测的值和观察到的值之差的样本标准差 4、 ...
机器学习回归模型评价指标
qq_38134556的博客
04-01 8844
回归模型的性能的评价指标主要有：RMSE(平方根误差)、MAE（平均绝对误差）、MSE(平均平方误差)、R2_score。 先看看计算公式： 1、MSE(平均平方误差、均方误差) 均方误差是线性回归中最常见的损失函数，MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据有更好的精确度。 2、RMSE(均方根误差、标准误差） 标准误差是均方误差的算术平方根，开方后，误差的结果与数据是一个级别的。标准误差对测量中的离群点反映非常敏感。标准误差可以反映出测量的精密度。 3
机器学习之回归模型预测性能评估指标（RMSE、MSE、MAE、MAPE、SMAPE、R^2 Score、R^2 ）
有你真好的博客
07-15 2万+
机器学习就是通过大量的数据进行训练，然后得出输入数据的模型特征；再次输入相关的数据时，能得到一个预测的结果。这在现实生活中解决了大量的问题，如：股票预测、物体分类、房价预测等等，这些都依赖机器学习带给我们的便利。......
回归模型的性能的评价指标
Vulpes corsac
07-23 2591
评价指标主要有：RMSE(平方根误差)、MAE（平均绝对误差）、MSE(平均平方误差)、R2_score。但是当量纲不同时，RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏。这就需要用到R2_score。
回归模型评价指标详解与Python实现
为了评估回归模型的性能，必须借助一系列科学、严谨的评价指标。本文围绕“回归评价指标解析”这一主题，深入探讨了五种核心的回归模型评估指标：平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均...
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