rmse一般大於mae的原因是個別資料差異較大導致。
from sklearn.model_selection import train_test_split#將資料分為測試集和訓練集
import ******linearregression1
boston=datasets.load_boston()
print(boston.feature_names)
x=boston.data[:,5]
y=boston.target
x=x[y<50]
y=y[y<50]
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=666)
reg1 = ******linearregression1.******linearregression1()
reg1.fit(x_train,y_train)
y_predict=reg1.predict(x_test)
mse_test=np.sum((y_predict-y_test)**2)/len(y_test)
rmse_test=sqrt(mse_test)
mae_test=np.sum(np.absolute(y_predict-y_test))/len(y_test)
print(mse_test)
print(mean_squared_error(y_test, y_predict))
print(rmse_test)
print(mae_test)
print(mean_absolute_error(y_test, y_predict))
print("r:",(1-mean_squared_error(y_test, y_predict)/np.var(y_test)))
print("r:",r2_score(y_test,y_predict))
plt.scatter(x_train,y_train)
plt.plot(x_train,reg1.predict(x_train),color="r")
plt.show()
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