回歸模型的評估指標

回歸模型的評估指標：

rmse(平方根誤差)、mae（平均絕對誤差）、mse(平均平方誤差)、coefficient of determination (決定係數r2)、 mape（平均絕對百分誤差）、msle（均方根對數誤差）等。

from sklearn.metrics import mean_squared_error        # 均方根誤差

from sklearn.metrics import mean_absolute_error       # 平均絕對誤差
from sklearn.metrics import r2_score                  # 校正決定係數r方值
from sklearn.metrics import mean_squared_log_error    # 均方根對數誤差
from sklearn.metrics import median_absolute_error     # 中位數絕對誤差
from sklearn.metrics import explained_variance_score  # 解釋回歸模型的方差得分
import pandas as pd                                   # 匯入pandas模組
data = pd.read_excel(
'new_reg_data_gm11_revenue.xls'
)# 讀取資料
y_test = data.loc[0:
19,'y']
# 已有測試值
y_predict = data.loc[0:
19,'y_pred'
]# **值
print
('平均絕對誤差:'
, mean_absolute_error(y_test, y_predict)
)print
('均方根誤差:'
, mean_squared_error(y_test, y_predict)
)print
('校正決定係數r方值:'
, r2_score(y_test, y_predict)
)print
('均方根對數誤差:'
, mean_squared_log_error(y_test, y_predict)
)print
('中位數絕對誤差:'
, median_absolute_error(y_test, y_predict)
)print
('解釋回歸模型的方差得分:'
, explained_variance_score(y_test, y_predict)
)

回歸模型的評估指標

回歸 擬合 問題比較簡單，所用到的衡量指標也相對直觀。1.平均絕對誤差 mae 2.平均平方誤差 mse 3.均方根誤差 rmse 4.決定係數 r2 如果結果是0，說明我們的模型跟瞎猜差不多。如果結果是1，說明模型無錯誤。數學理解 分母為原始資料的離散程度，分子為 資料和原始資料的誤差，二者相除，...

評估回歸模型

與優化均方誤差相比，優化平均絕對誤差可能會導致不同的 最優模型 然而，與優化 r2 值相同，優化均方誤差將總是導致相同的 最優 模型。同樣，如果你選擇具有最佳 r2 分數 最高 的模型，它也將是具有最低均方誤差 mse 的模型。1 平均絕對誤差 mae 不利於使用梯度下降 當你要 的資料遵循偏斜分布...

kmeans及模型評估指標 模型的評估指標

想必大家都知道，構建機器學習模型就是為了能夠更好的訓練我們的資料集，使得模型的準確率達到最大，那麼當我們構建好了我們的學習模型，可以通過哪些指標來評估我們模型的好壞呢？這就是我今天要給大家介紹的內容。一.精確率與召回率 1.混淆矩陣 在分類過程中，結果與正確標記之間存在四種不同的組合，構成了混淆矩陣...