回归评价指标：MSE、RMSE、MAE、R2、Adjusted R2

最新推荐文章于 2024-05-10 22:26:09 发布
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分类专栏： 机器学习
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本文详细解析了回归评价指标，包括均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R²、Adjusted R²)，并讨论了它们在模型评估中的应用和解读。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

回归评价指标：MSE、RMSE、MAE、R2、Adjusted R2

1、均方误差：MSE（Mean Squared Error）

其中，为测试集上真实值-预测值。

2、均方根误差：RMSE（Root Mean Squard Error）

可以看出，RMSE=sqrt（MSE）。

3、平均绝对误差：MAE（Mean Absolute Error）

以上各指标，根据不同业务，会有不同的值大小，不具有可读性，因此还可以使用以下方式进行评测。

4、决定系数：R2（R-Square）

其中，分子部分表示真实值与预测值的平方差之和，类似于均方差 MSE；分母部分表示真实值与均值的平方差之和，类似于方差 Var。

根据 R-Squared 的取值，来判断模型的好坏，其取值范围为[0,1]：

如果结果是 0，说明模型拟合效果很差；

如果结果是 1，说明模型无错误。

一般来说，R-Squared 越大，表示模型拟合效果越好。R-Squared 反映的是大概有多准，因为，随着样本数量的增加，R-Square必然增加，无法真正定量说明准确程度，只能大概定量。

5、校正决定系数（Adjusted R-Square）

其中，n 是样本数量，p 是特征数量。

Adjusted R-Square 抵消样本数量对 R-Square的影响，做到了真正的 0~1，越大越好。

python中可以直接调用

回归类的模型评估指标R2
The Zen of Data Analysis
10-10 8878
先来看一组代码: import numpy as np rng = np.random.RandomState(42) X = rng.randn(100, 80) y = rng.randn(100) cross_val_score(LR(), X, y, cv=5, scoring='r2') 运行结果 array([-179.12952605, -5.692624 , -15.61...
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但通常模型不会这么完美，总会有误差存在，当误差很小的时候，分子小于分母，模型会趋近 1，仍然是好的模型，随着误差越来越大，R2-score 也会离最大值 1 越来越远，直到出现第 2 中情况。R2-score 反映的是大概有多准，因为，随着样本数量的增加，R2-score必然增加，无法真正定量说明准确程度，只能大概定量。可以看出，RMSE=sqrt（MSE），因此，MSE 和 RMSE 二者是呈正相关的，MSE 值大，RMSE 值也大，所以在评价线性回归模型效果的时候，使用 RMSE 就可以了。
回归评估指标：MSE、R2
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1、均方误差：MSE（Mean Squared Error）： 2、均方根误差：RMSE 对MSE开平方 3、R2（R-Square）： 注：R2一般取（0,1），0表示拟合效果不好。如果出现负值，首先考虑数据集是否有问题，如果是集成模型，考虑若学习模型是否不足。 代码实现： from sklearn.metrics import mean_squared_error # 均方误差 from sklearn.metrics imp...
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