sklearn中的测量函数

最新推荐文章于 2025-03-15 22:29:23 发布
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本文介绍如何在回归任务中使用均值平方误差(mean_squared_error)作为评价指标，并提供了Python中使用该指标的具体实现方式。

预测的数据需要与groudtrue数据进行比对。

回归task一般使用的是均值方差，mean_squared_error

在python的包是

from sklearn.metrics import mean_squared_error

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sklearn库中的糖尿病数据集
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### 关于 `sklearn` 库中糖尿病数据集的使用方法和特征说明 #### 糖尿病数据集概述 `sklearn.datasets.load_diabetes()` 函数用于加载糖尿病数据集。该数据集由442名患者的生理变量测量值组成，目标是预测一年后的疾病进展指标[^1]。 #### 加载并查看数据集基本信息 通过设置参数 `as_frame=True` 可以返回一个包含元数据的字典以及Pandas DataFrame格式的数据表，这有助于后续数据分析工作： ```python from sklearn.datasets import load_diabetes import pandas as pd diabetes_data = load_diabetes(as_frame=True) print(diabetes_data.DESCR) # 打印描述信息 df = diabetes_data.frame display(df.head()) ``` #### 数据预处理 当调用 `load_diabetes(scaled=False)` 导入未经缩放的数据时，推荐先对其进行标准化操作，以便更好地适应某些类型的机器学习算法需求: ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler unscaled_data = load_diabetes(scaled=False).data scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(unscaled_data) ``` #### 探索单个特征与目标的关系 为了直观理解某一特定特征对于目标的影响程度，可以选择其中一个特征来构建简单的线性回归模型，并可视化其拟合效果： ```python import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression feature_index = 0 # 选取第一个特征作为示例 lr = LinearRegression() # 训练线性回归模型 lr.fit(X=diabetes_data.data[:, feature_index].reshape(-1, 1), y=diabetes_data.target) plt.scatter(x=diabetes_data.data[:, feature_index], y=diabetes_data.target, color='black') plt.plot(diabetes_data.data[:, feature_index], lr.predict(diabetes_data.data[:, feature_index].reshape(-1, 1)), color='blue', linewidth=3) plt.xlabel('Feature Value') plt.ylabel('Disease Progression') plt.show() ``` 上述代码片段展示了如何基于选定的一个特征建立简单的一维线性关系图，其中蓝色线条代表最佳拟合直线，而散点则表示实际观测值分布情况[^3]。
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