笔记——衡量回归算法的标准&&最好的评价指标R Square

最新推荐文章于 2024-09-03 17:03:44 发布
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#python #机器学习

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最好的衡量指标：R Square

SimpleLinearRegression中默认封装R Square这种指标在score函数中，用于评价线性回归算法的准确度

R方=1-MSE/方差

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代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets

波士顿房产数据

boston=datasets.load_boston()

boston.DESCR

boston.feature_names

x=boston.data
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回归算法的评估指标
qq_40379132的博客
08-11 7828
回归算法：对历史数据进行拟合，形成拟合方程。接下来使用该方程对新数据进行预测。下图中红线表示的是一元数据的拟合方程，如果数据是二元数据，那么它的拟合方程就是一个拟合平面，对于更高维的数据，它的拟合方程将更加复杂。​对于回归算法，我们评价它的好坏，就是看它的预测结果与我们的真实结果的差异大小。在回归算法中，我们最常用的四种评估指标分别是：平均绝对值误差，均方误差，均方根误差，可决系数。..................
回归算法 - 评价指标
u011587322的博客
06-22 5424
方差（variance）：描述预测值P的变化范围、离散程度，是预测值的方差，也就是离期望值E的距离；方差越大，数据的分布也就越分散概率论中，方差用来度量随机变量和起数学期望之间的偏离程度；统计学中，方差是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数；方差度量同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，刻画了数据扰动所来到了影响；偏差（bias）：描述预测值的期望E与真实值Y之间的差距；偏差越大，...
15-评价回归算法 R Square
qq_41033011的博客
10-11 4126
  在上一篇博客中，介绍了评价回归算法的优劣这样的三个指标：MSE，RMSE，MAE。其实这些指标还有它的问题。回忆一下，我们在学习分类问题的时候，我们评价分类问题的指标非常的简单，就是分类的准确度（accuracy），对于分类的准确度来说，它的取值是在0-1之间的，如果是1，代表它的分类准确度是百分百准确的，是最好的，如果是0，是最差的，这个评价标准是非常清晰的，因为分类的准确度就是在0-1之间取值，即使我们分类的问题不同，我们也可以很容易的比较它们之间的优劣。   但是 RMSE 和 MAE 是没有这样
回归算法评估指标MSE、RMSE、MAE、R-Squared
a200822146085的博客
06-18 1万+
一、MSE 均方误差 即（真实值-预测值）的平方/测试集个数 其实（真实值-预测值）的平方 就是线性回归的损失函数，线性回归的目的就是为了让损失函数最小化。但这种判断方式是会放大误差的，即本身误差越大的平方后会更大。所以从这也可以看出，损失函数是为了减小最大的那个误差。 二、RMSE 均方根误差 即MSE开根号，使结果的单位和数据集一致，更好描述 三、MAE 平均绝对误差 四、R-Squar...
机械学习笔记——线性回归
weixin_45634046的博客
12-23 286
算法笔记——线性回归 一、算法简介 1.1 什么是回归分析 回归分析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。通常使用曲线/线来拟合数据点，目标是使曲线到数据点的距离差异最小。 1.2 线性回归 线性回归是回归问题中的一种，线性回归假设目标值与特征之间线性相关，即满足一个多元一次方程。通过构建损失函数，来求解损失函数最小时的参数w和b。通长我们可以表达成如下公式： y^为预测值，自变量x和因变量y是已知的
机器学习概念总结笔记（一）——机器学习算法分类、最小二乘回归、岭回归、LASSO回归
abele280的博客
06-19 2442
原文：https://cloud.tencent.com/community/article/137341 机器学习概念总结 1，机器学习算法分类 1）监督学习： 有train set，train set里面y的取值已知。 2）无监督学习：有train set, train set里面y的取值未知。 3）半监督学习：有train set， train set里面y的取值有些知道有些不知道。 4）增强学习：reinforcement learning， 无train set。 2，常见算法
SKlearn学习笔记——聚类算法
Stephen
06-07 5523
SKlearn学习笔记——聚类算法1. 概述1.1 无监督学习与聚类算法1.2 sklearn中的聚类算法2. KMeans2.1 KMeans是如何工作的2.2 簇内误差平方和的定义和解惑3. sklearn.cluster.KMeans3.1 重要参数n_clusters3.2 重要参数init:初始簇心怎么放好?3.3 重要参数max_iter & tol:让迭代停下来3.4 重要属性与重要接口3.5 函数k_means4. 附录4.1 KMeans参数列表4.2 KMeans属性列表4.3
深度学习+pytorch自学笔记（三）——线性回归
weixin_45719141的博客
05-25 789
参考书籍《动手学深度学习(pytorch版），参考网址为：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/ 请大家也多多支持这一个很好用的平台~ 大部分内容为书中内容，也有部分自己实验和添加的内容，如涉及侵权，会进行删除。 正文——线性回归 一、概念 线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。 二、基本例子 我们以一个简单的房屋价格预测作为例子来解释线性回归的基本要素。这个应用的目标是预测一栋房
关于各种回归评价指标MSE、RMSE、MAE、R-Squared、Standard Deviation（标准差）
热门推荐
菜鸟进阶
03-15 2万+
分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared。下面一一介绍： 1、均方误差（MSE） MSE （Mean Squared Error）叫做均方误差，是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量。设t是根据子样确定的总体参数θ的一个估计量，(θ-t)2的数学期望，称为估计量t的均方误差。它等于σ2+b2，其中σ2...
R-square：决定系数：RSQUARE 是计算 R-square（决定系数）的简单程序。-matlab开发
05-30
计算数据拟合模型和RMSE的确定系数[r2 rmse] = rsquare(y,f) [r2 rmse] = rsquare(y,f,c) RSQUARE 计算确定系数（R 方）值实际数据Y和模型数据F。代码使用通用版本R-square，基于比较估计误差的可变性与原始值的可变性。 RSQUARE 还输出为方便用户使用均方根误差 (RMSE)。 注意：RSQUARE 忽略涉及 NaN 值的比较。 输入Y：实际数据F : 模型拟合选项C : 模型中的常数项R 平方可能是一个有问题的拟合度量，当没有常数项包含在模型中。 [DEFAULT] TRUE : 使用传统的 R 平方计算FALSE ：对模型使用替代 R 方计算没有常数项 [R2 = 1 - NORM(YF)/NORM(Y)] 输出R2：测定系数RMSE：均方根误差例子x = 0:0.1:10; y = 2.*x + 1 + randn(s
多目标优化算法评价指标.zip
10-20
元启发式多目标优化的评判指标的matlab代码，包括spread\IGD\GD\RNI从多样性、收敛性等角度评价多目标优化算法
【机器学习】回归算法评估指标全总结(2023最新整理)关键词：MAE、MSE、RMSE、RMSEC、RMSEP、Rc、Rp、R2、RPD(随时补充 源码示例 简单实现)
Next_SummerAgain的博客
03-22 1万+
回归算法评估指标全总结(2023最新整理)关键词：MAE、MSE、RMSE、R2
【机器学习】损失函数MAE
littlemichelle
08-22 8064
RMSE（均方根误差）、MSE（均方误差）、MAE（平均绝对误差）、SD（标准差） RMSE（Root Mean Square Error）均方根误差 衡量观测值与真实值之间的偏差。 常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。 MSE（Mean Square Error）均方误差 MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。 通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。...
回归模型的四大评价指标
最新发布
彬彬侠的博客
09-03 2066
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。
回归模型效果评估系列3-R平方
dianliao7817的博客
03-02 5626
决定系数（coefficient of determination，R2）是反映模型拟合优度的重要的统计量，为回归平方和与总平方和之比。R2取值在0到1之间，且无单位，其数值大小反映了回归贡献的相对程度，即在因变量Y的总变异中回归关系所能解释的百分比。 R2是最常用于评价回归模型优劣程度的指标，R2越大（接近于1），所拟合的回归方程越优。 假设一数据集包括y1...
十分钟掌握回归算法的评估指标
吃果冻不吐果冻皮
08-29 1664
什么是回归算法？ 回归算法就是对历史数据进行拟合，形成拟合方程。接下来使用该方程对新数据进行预测。如果是一元数据的拟合方程，则拟合一条线，如果数据是二元数据，那么它的拟合方程就是一个拟合平面，对于更高维的数据，它的拟合方程将更加复杂。 什么是回归算法的评估指标？ 对于回归算法，我们评价它的好坏，就是看它的预测结果与我们的真实结果的差异大小。在回归算法中，我们最常用的评估指标有：平均绝对值误差，均方误差，均方根误差，可决系数等。 常见的回归算法的评估指标 平均绝对值误差（MAE） 均绝对值误差就是计算每一个样
【机器学习】12种回归评价指标
fengdu78的博客
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你是否曾经遇到各种评价指标而不知道含义？或者不知道如何使用Numpy进行计算？在本文我们将介绍常见的回归评价指标，并包含公式和Numpy计算代码。Mean Absolute Error，MAE平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE），也称为 L1 损失，是最简单的损失函数之一，也是一种易于理解的评估指标。它是通过取预测值和实际值之间的绝对差值并在整个数据集中取平均值来计算的。...
R和R_square
qq_40459275的博客
02-10 1万+
一、数学中的R平方： 数学算法 1、R：一般用来度量数据之间的线性相关性，通常分为三种：Spearman，Pearson和kendall，在SPSS中也能直接使用，R的定义如下图公式（1）所示： （1）R数学公式   2、R_square: R_square起源于数学统计上，在一个线性模型中，我们通常使用它去评估该模型线性拟合度的高低，对于R_square的定义如下图公式（2）...
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