回归模型的性能的评价指标主要有:RMSE(平方根误差).MAE(平均绝对误差).MSE(平均平方误差).R2_score.但是当量纲不同时,RMSE.MAE.MSE难以衡量模型效果好坏.这就需要用到R2_score,实际使用时,会遇到许多问题,今天我们深度研究一下. 预备知识 搞清楚R2_score计算之前,我们还需要了解几个统计学概念. 若用$y_i$表示真实的观测值,用$\bar{y}$表示真实观测值的平均值,用$\hat{y_i}$表示预测值,则: 回归平方和:SSR $$SSR = \s

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

分类问题的评价指标是准确率,那么回归算法的评价指标就是MSE,RMSE,MAE.R-Squared. MSE和MAE适用于误差相对明显的时候,大的误差也有比较高的权重,RMSE则是针对误差不是很明显的时候:MAE是一个线性的指标,所有个体差异在平均值上均等加权,所以它更加凸显出异常值,相比MSE: RMSLE: 主要针对数据集中有一个特别大的异常值,这种情况下,data会被skew,RMSE会被明显拉大,这时候就需要先对数据log下,再求RMSE,这个过程就是RMSLE.对低估值(under-p

评估指标 Evaluation metrics 机器学习性能评估指标 选择合适的指标 分类与回归的不同性能指标 分类的指标(准确率.精确率.召回率和 F 分数) 回归的指标(平均绝对误差和均方误差) 混淆矩阵(confusion matricess) 一.选择合适的指标 评估模型是否得到改善,总体表现如何 在构建机器学习模型时,我们首先要选择性能指标,然后测试模型的表现如何.相关的指标有多个,具体取决于我们要尝试解决的问题. 此外,在测试模型时,也务必要将数据集分解为训练数据和测试数据.如果不区

Evernote Export 1.什么是回归? regression 在监督学习中,包括了输入和输出的样本,在此基础上,我们能够通过新的输入来表示结果,映射到输出 输出包含了离散输出和连续输出 2.回归与函数逼近 回归并不是指向平均值回落,而是使用函数形式来逼近一堆数据点 3.线性回归 什么是线性方程? 线性方程就是直线方程,可以理解为 Y=mx+b 这里的m是斜率,b是截距,这是一个线性方程而不是平面方程 什么是回归分析? 回归分析是统计的概念.这里的想法是观察数据和构建一个方程,使我们可以

回归模型的性能评价指标(Performance Evaluation Metric)通常有: 1. 平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE):真实目标y与估计值y-hat之间差值的平均值 (注:m为测试集样本数量,下同) 2. 均方误差(Mean Squared Error, MSE):真实目标y与估计值y-hat之间差值的平方的平均值 对比平均绝对误差,均方误差对异常值更敏感. 3. 均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE):均方误差的方

一.分类评估指标 准确率(最直白的指标)缺点:受采样影响极大,比如100个样本中有99个为正例,所以即使模型很无脑地预测全部样本为正例,依然有99%的正确率适用范围:二分类(准确率):二分类.多分类(平均准确率) from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0, 2, 1, 3] y_true = [0, 1, 2, 3] accuracy_score(y_true, y_pred) 0.5 accuracy_score(y_true

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 线性混合模型与普通的线性模型不同的地方是除了有固定效应外还有随机效应. 笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向:一个是交互效应方向(调节.中介效应).一个是随机性方向(固定效应.随机效应). 两个方向的选择需要根据业务需求: 交互效应较多探究的是变量之间的网络关系,可能会有很多变量,多变量之间的关系: 而随机性探究的是变量

一.模型验证方法如下: 通过交叉验证得分:model_sleection.cross_val_score(estimator,X) 对每个输入数据点产生交叉验证估计:model_selection.cross_val_predict(estimator,X) 计算并绘制模型的学习率曲线:model_selection.learning_curve(estimator,X,y) 计算并绘制模型的验证曲线:model_selection.validation(estimator,...) 通过排序评

机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度. 本文总结了机器学习一些面试题和笔试题,以便自己学习,当然了也为了方便大家,题目是网上找的额,如果有侵权请联系小编,还有,不喜勿喷,谢谢!!! 算法分类 下面图片是借用网友做的,很好的总结了机器学习的算法分类: 问答题

一.Decision Trees Agorithms的简介 决策树算法(Decision Trees Agorithms),是如今最流行的机器学习算法之一,它即能做分类又做回归(不像之前介绍的其他学习算法),在本文中,将介绍如何用它来对数据做分类. 本文参照了Madhu Sanjeevi ( Mady )的Decision Trees Algorithms,有能力的读者可去阅读原文. 说明:本文有几处直接引用了原文,并不是不想做翻译,而是感觉翻译过来总感觉不够清晰,而原文却讲的很明白清晰.(个人

1 概述 1.1 决策树是如何工作的 1.2 构建决策树 1.2.1 ID3算法构建决策树 1.2.2 简单实例 1.2.3 ID3的局限性 1.3 C4.5算法 & CART算法 1.3.1 修改局部最优化条件 1.3.2 连续变量处理手段 1.4 sklearn中的决策树 2 DecisionTreeClassifier与红酒数据集 2.1 重要参数 2.1.1 criterion 2.1.2 random_state & splitter 2.1.3 剪枝参数 2.1.4 目标权重参

一.模型验证方法如下: 通过交叉验证得分:model_sleection.cross_val_score(estimator,X) 对每个输入数据点产生交叉验证估计:model_selection.cross_val_predict(estimator,X) 计算并绘制模型的学习率曲线:model_selection.learning_curve(estimator,X,y) 计算并绘制模型的验证曲线:model_selection.validation(estimator,...) 通过排序评

转自:Uboot中start.S源码中指令级的详尽解析 green-waste为何 C 语言(的函数调用)需要堆栈,而汇编语言却需要堆栈之前看了很多关亍uboot的分析,其中就有说要为C语言的运行,准备好堆栈.而自己在Uboot的start.S汇编代码中,关于系统初始化,也看到有堆栈指针初始化这个动作.但是,从来只看到有人说系统初始化要初始化堆栈,即正确给堆栈指针sp赋值,但是却从来没有看到有人解释,为何要初始化堆栈.所以,接下来的内容,就是经过一定的探究,试图来解释一下,为何要初始化堆栈,即:

完整代码见kaggle kernel 或 Github 比赛页面:https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 这个比赛总的情况就是给你79个特征然后根据这些预测房价 (SalePrice),这其中既有离散型也有连续性特征,而且存在大量的缺失值.不过好在比赛方提供了data_description.txt这个文件,里面对各个特征的含义进行了描述,理解了其中内容后对于大部分缺失值就都能顺利插补了. 参加比赛

完整代码见kaggle kernel 或 Github 比赛页面:https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 这个比赛总的情况就是给你79个特征然后根据这些预测房价 (SalePrice),这其中既有离散型也有连续性特征,而且存在大量的缺失值.不过好在比赛方提供了data_description.txt这个文件,里面对各个特征的含义进行了描述,理解了其中内容后对于大部分缺失值就都能顺利插补了. 参加比赛

使用python3 学习了线性回归的api 分别使用逻辑斯蒂回归  和   随机参数估计回归 对良恶性肿瘤进行预测 我把数据集下载到了本地,可以来我的git下载源代码和数据集:https://github.com/linyi0604/MachineLearning import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessi

http://www.cnblogs.com/myblesh/archive/2012/04/07/2435737.html 之前看了很多关于uboot的分析,其中就有说要为C语言的运行,准备好堆栈.    而自己在Uboot的start.S汇编代码中,关于系统初始化,也看到有堆栈指针初始化这个动作.但是,从来只是看到有人说系统初始化要初始化堆栈,即正确给堆栈指针sp赋值,但是却从来没有看到有人解释,为何要初始化堆栈.所以,接下来的内容,就是经过一定的探究,试图来解释一下,为何要初始化堆栈,即:

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有视频:https://www.youtube.com/watch?v=BFaadIqWlAg 有代码:https://github.com/jem1031/pandas-pipelines-custom-transformers 幼儿级模型 一.模型训练 简单的preprocessing后,仅使用一个“属性”做预测,看看结果如何? #%% import pandas as pd import numpy as np import os from sklearn.model_selection

在当下经济明显进入存量博弈的阶段,大到各经济体,小到企业,粗放的增长模式已不适宜持续,以往高增长的时代已经成为过去,亟需通过变革发掘新的增长点.对于竞争激烈的线下零售行业而言,则更需如此. 零售行业一般涉及的环节众多,包括商品选品.采购.库存.渠道.促销等等.如何寻找核心点打通整条链路上的各环节,提升经营效率,增加盈利呢?我们给出的答案就是围绕人的精准需求预测. 人是新零售人货场的核心,也是线下零售企业最重要的资源.通过以精准需求预测为中心,拉通供应链上各环节,产生协同效应以提升经营效率.精准的