【第3章 衡量线性回归的指标：MSE，RMSE，MAE】的更多相关文章

衡量线性回归法的指标MSE, RMSE,MAE和R Square

衡量线性回归法的指标:MSE, RMSE和MAE 举个栗子: 对于简单线性回归,目标是找到a,b 使得尽可能小 其实相当于是对训练数据集而言的,即 当我们找到a,b后,对于测试数据集而言 ,理所当然,其衡量标准可以是 但问题是,这个衡量标准和m相关. (当10000个样本误差累积是100,而1000个样本误差累积却达到了80,虽然80<100,但我们却不能说第二个模型优于第一个) 改进==> 对式子除以m,使得其与测试样本m无关  ->  但又有一个问题,之前算这个公式时为了保证其每项为…

第3章 衡量线性回归的指标：MSE，RMSE，MAE

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【笔记】衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE以及评价回归算法 R Square

衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE以及评价回归算法 R Square 衡量线性回归法的指标 对于分类问题来说,我们将原始数据分成了训练数据集和测试数据集两部分,我们使用训练数据集得到模型以后使用测试数据集进行测试然后和测试数据集自带的真实的标签进行对比,那么这样一来,我们就得到了我们的分类准确度,使用这种分类准确度来衡量机器学习模型的好坏 那么对于线性回归算法的好坏应该用什么来衡量呢 以简单线性回归算法来说,我们就是为了使损失函数尽可能的小,那么我们在使用的时候,实际上也是分成两部分的…

机器学习：衡量线性回归法的指标（MSE、RMSE、MAE、R Squared）

一.MSE.RMSE.MAE 思路:测试数据集中的点,距离模型的平均距离越小,该模型越精确 # 注:使用平均距离,而不是所有测试样本的距离和,因为距离和受样本数量的影响 1)公式: MSE:均方误差 RMSE:均方根误差 MAE:平均绝对误差 二.具体实现 1)自己的代码 import numpy as np from sklearn.metrics import r2_score class SimpleLinearRegression: def __init__(self): ""…

可决系数R^2和MSE，MAE，SMSE

波士顿房价预测 首先这个问题非常好其实要完整的回答这个问题很有难度,我也没有找到一个完整叙述这个东西的资料,所以下面主要是结合我自己的理解和一些资料谈一下r^2,mean square error 和 mean absolute error.可能不是很完整,供参考 MSE 这个应用应该是最广的,因为他能够求导,所以经常作为loss function.计算的结果就是你的预测值和真实值的差距的平方和. MAE 这个用的不是上面的平方项了,而是用了绝对值项. R^2 看公式其实不难发现,它和MSE是有…

线性回归中常见的一些统计学术语（RSE RSS TSS ESS MSE RMSE R2 Pearson's r）

TSS: Total Sum of Squares(总离差平方和) --- 因变量的方差 RSS: Residual Sum of Squares (残差平方和) ---  由误差导致的真实值和估计值之间的偏差平方和(Sum Of Squares Due To Error) ESS: Explained Sum of Squares (回归平方和) ---  被模型解释的方差(Sum Of Squares Due To Regression) TSS=RSS+ESS R2: Coefficien…

机器学习|线性回归三大评价指标实现『MAE, MSE, MAPE』（Python语言描述）

原文地址 ?传送门 对于回归预测结果,通常会有平均绝对误差.平均绝对百分比误差.均方误差等多个指标进行评价.这里,我们先介绍最常用的3个: 平均绝对误差(MAE) 就是绝对误差的平均值,它的计算公式如下: M A E ( y , y ^ ) = 1 n ( ∑ i = 1 n ∣ y − y ^ ∣ ) MAE(y,\hat{y}) = \frac{1}{n}(\sum_{i = 1}^{n}\left | y - \hat{y} \right |) MAE(y,y^​)=n1​(i=1∑n​∣…

SSE,MSE,RMSE,R-square指标讲解

SSE(和方差.误差平方和):The sum of squares due to errorMSE(均方差.方差):Mean squared errorRMSE(均方根.标准差):Root mean squared errorR-square(确定系数):Coefficient of determinationAdjusted R-square:Degree-of-freedom adjusted coefficient of determination 下面我对以上几个名词进行详细的解释下,相…

Andrew Ng机器学习第五章——多变量线性回归

一.多变量线性回归的技巧之一——特征缩放 1.为什么要使用特征缩放? 特征缩放用来确保特征值在相似的范围之内. 设想这样一种情况(房价预测),两个特征值分别是房子的大小和卧室的数量.每个特征值所处的范围差别很大,其代价函数 的等高线图如下图所示.图像会又瘦又高,这样才利用梯度下降法时需要经过很长时间才会收敛.故使用特征缩短来缩短梯度下降算法的收敛时间. 2.特征缩放的基本思想是什么? 将每一个特征值归一化.例如房子大小x所在的区间是(0,500),将x除以500.这样得到等值图就会比较圆润,梯度…

SSE,MSE,RMSE,R-square 指标讲解

SSE(和方差.误差平方和):The sum of squares due to error MSE(均方差.方差):Mean squared errorRMSE(均方根.标准差):Root mean squared errorR-square(确定系数):Coefficient of determinationAdjusted R-square:Degree-of-freedom adjusted coefficient of determination 下面我对以上几个名词进行详细的解释下,…