線性回歸模型評估方法大概有這幾個種類：
r-square
r-square是度量擬合優度的乙個統計量，即常說的r方，定量指標，r方取值範圍(0,1)，越大越好。圖中的rss,ess,tss也可以單獨作為乙個考量指標。
standard deviation，即常說的標準方差，可以作為定性指標，也可以用在資料正則化時，作為參考。幫你了解值得範圍。
ape，絕對百分誤差；mape，平均絕對百分誤差。定量指標，取值範圍（0，1），越小越好。給大家看點例子有直觀感受。
rmse均方根誤差，定性指標，無固定取值範圍。這另個指標其實和r-square是很像的。它們公式如下，rmse只是多了開根。
aic，赤池資訊量準則，定量指標，越小越好。
bic，貝葉斯資訊準則，定量指標，越小越好。
作者目前還沒學懂，以後隨緣更新吧。 ?
線性回歸模型 線性回歸模型
回歸的思想和分類有所不一樣，分類輸出的結果為離散的值，回歸輸出的是乙個連續型的值。線性回歸的思想就是試圖找到乙個多元的線性函式 當輸入一組特徵 也就是變數x 的時候，模型輸出乙個 值y h x 我們要求這個 值盡可能的準確，那麼怎麼樣才能做到盡可能準確呢？其中 表示實際值，表示 值 其中 表示實際值...
python模型評估 薦線性回歸及模型的評估
線性回歸模型 以鳶尾花的花瓣長度與寬度為例，實現回歸 import numpy as np from sklearn.model selection import train test split from sklearn.linear model import linearregression f...
總結 線性篩質數
怎麼篩素數 直接列舉i 2 n 1 i 2 rightarrow n 1 i 2 n 1，如果i ii是n nn的因數，則n nn一定是質數，如果找完都沒找到這樣的i ii說明n nn是合數，純粹是根據定義來判斷 bool check int n return true 考慮到如果乙個數i ii為n...