线性回归评估的指标_线性回归（模型的评估)

最新推荐文章于 2024-05-09 09:07:05 发布
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本文介绍了线性回归模型的评估指标，包括MAE、MSE、RMSE和MAPE，并提供了代码示例。MSE和RMSE是常用的评价标准，其中MSE是线性回归的目标函数。文章强调了选择合适评估指标的重要性，并预告了下文将讨论梯度下降算法。

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1 前言

前面两篇文章笔者介绍了如何建模线性回归（包括多变量与多项式回归）、如何通过sklearn搭建模型并求解。但是对于一个求解出来的模型我们应该怎样来对其进行评估呢？换句话说，你这个模型到底怎么样？

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以最开始的房价预测为例，现在假设你求解得到了图中所示的两个模型

equation?tex=h_1%28x%29与
equation?tex=h_2%28x%29，那么应该选哪一个呢？亦或是在不能可视化的情况下，应该来如何评估模型的好与坏呢？

2 评估指标

在回归任务（对连续值的预测）中，常见的评估指标（Metric）有：平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）、均方误差（Mean Square Error,MSE）、均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）和平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error,MAPE），其中用得最为广泛的就是MAE和MSE。下面依次来进行一个大致的介绍，同时对于下面所有的计算公式：

equation?tex=n均表示样本数量、
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衡量线性回归法的指标——MSE,RMSE,MAE,R2
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