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

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

思路 step 1: sum = summary(model) step 2: sum有好多属性,直接根据属性名称引用($)即可, 如: + > sum$call 返回 model 使用的模型语句 + > sum$coefficients; 返回一个列表,可以继续引用,如下 + > sum$coefficients[1 : 12]; 返回一个列表的一个切片,还可以继续切片 + > sum$coefficients[1 : 12][2]; 返回一个列表的一个切片的第二个元素 下面是一

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

参考博客: http://blog.sina.com.cn/s/blog_8f5b2a2e0101fmiq.html https://blog.csdn.net/huangyouyu523/article/details/78565159 fm = lm(y~x) #线性回归模型 info = summary(fm) #提取模型资料 info$coeff #提取回归系数 info$r.square #提取判定系数R方 info$adj.r.square #提取调整判定系数R方 info$fsta

一.扩展包的基本操作语句R安装好之后,默认自带了"stats" "graphics"  "grDevices" "utils" "datasets"  "methods" "base"这七个包,这七个包是不允许被卸载和删除的.1.扩展包的安装install.packages("扩展包名称") 也可以在手动安装,所有的安装包都可以在网站https:/

笔者寄语:小规模的读取数据的方法较为简单并且多样,但是,批量读取目前看到有以下几种方法:xlsx包.RODBC包.批量转化成csv后读入. R语言中还有一些其他较为普遍的读入,比如代码包,R文件,工作空间等. source  #读取R代码dget    #读取R文件load    #读取工作空间 -------------------------------- SPSS-STATA格式的读入包--foreign 读取其他软件的格式foreigninstall.packages("foreign&

在R的官方教程里是这么给R下注解的:一个数据分析和图形显示的程序设计环境(A system for data analysis and visualization which is built based on S language.). R的源起 R是S语言的一种实现.S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索.统计分析.作图的解释型语言.最初S语言的实现版本主要是S-PLUS.S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善.后来Auc

分析人:BUPT_LX 研究目的 用某些算法对2014年12月份的16家国内A股上市的商业银行当中11项財务数据(资产总计.负债合计.股本.营业收入.流通股A.少数股东权益.净利润.经营活动的现金流量净额.投资活动的现金流量净额.筹资活动的现金流量净额.汇率变动对现金的影响)提取分析,得出股票价格的財务影响原因.更加清楚地指导银行股价与財务数据指标之间的联系. 研究方法 主要有描写叙述性分析.因子分析.回归法 方法概述: 1. 先对上述的財务数据进行提取.然后用常规的描写叙述方法(平均.最大.最

转载:http://ices01.sinaapp.com/?p=129      R(又称R语言)是一款开源的跨平台的数值统计和数值图形化展现 工具.通俗点说,R是用来做统计和画图的.R拥有自己的脚本语言和大量的统计.图形库(得益于开源社区),这让她看起来既美又实用.与其他同类软件(如 SPSS)相比,R的特点是纯命令行的,这倒也好,我们更应该把注意力放在数据本身,而非统计工具的UI.   R虽说有一套自己的语言,还挺完备,但她最专业的还是做统计和画图,而像连接数据库.文本处理.文件操作等这些脏

效果图: 工程文件夹: 该例子可供于新手参考练习,如果有哪里不对的地方,望指正>-< <黑幕下的人> java代码(MainActivity.java): package com.example.imageswitchtest; import java.lang.reflect.Field; import android.app.Activity; import android.os.Bundle; import android.util.Log; import android.v

Functionals “To become significantly more reliable, code must become more transparent. In particular, nested conditions and loops must be viewed with great suspicion. Complicated control flows confuse programmers. Messy code often hides bugs.” — Bjar

作者:朱金灿 来源:http://blog.csdn.net/clever101 首先是读取遥感图像的R.G.B波段数据的做法.读取R.G.B波段数据的像素值主要通过IRaster接口的Read方法在Raster上读取指定位置的像素块(PixelBlock),然后通过像素块的GetVal方法获取指定Band中位置的像素值.首先我们来看一下IPixelBlock接口的GetVal方法,其语法如下: public object GetVal( int plane, int X, int Y); 第一

12.4 置换检验点评 除coin和lmPerm包外,R还提供了其他可做置换检验的包.perm包能实现coin包中的部分功能,因此可作为coin包所得结果的验证.corrperm包提供了有重复测量的相关性的置换检验. logregperm包提供了Logistic回归的置换检验.另外一个非常重要的包是glmperm,它涵盖了广义线性模型的置换检验依靠基础的抽样分布理论知识,置换检验提供了另外一个十分强大的可选检验思路.对于上面描述的每一种置换检验,我们完全可以在做统计假设检验时不理会正态分布.t分

io/ioutil 包几个函数方法 名称  作用 备注 ReadAll 读取数据,返回读到的字节 slice 1 ReadDir 读取一个目录,返回目录入口数组 []os.FileInfo, 2 ReadFile 读一个文件,返回文件内容(字节slice) 3 WriteFile 根据文件路径,写入字节slice 4 TempDir 在一个目录中创建指定前缀名的临时目录,返回新临时目录的路径 5 TempFile 在一个目录中创建指定前缀名的临时文件,返回 os.File 6 示例 ReadAl

方式1: 一行一行的方式读取 其中常用的方法就有:ReadString,ReadLine,ReadBytes ReadLine 返回单个行,不包括行尾字节,就是说,返回的内容不包括\n或者\r\n,返回的类型为[]byte ReadString('\n') 以分隔字符方式读取,遇到传入的分割字符时就返回结果,返回的结果包含分隔字符本身,返回的类型为string,比如传入\n,代码遇到\n字符就返回,而文件行尾都是以\n结尾,所以ReadString('\n')就实现了分行读取 ReadBytes

#-------------------------------------------------------------------------# # R in Action (2nd ed): Chapter 12 # # Resampling statistics and bootstrapping # # requires packages coin, multcomp, vcd, MASS, lmPerm, boot # # install.packages(c("coin"

R 语言实战(第二版) part 3 中级方法 -------------第8章 回归------------------ #概念:用一个或多个自变量(预测变量)来预测因变量(响应变量)的方法 #最常用:OLS--普通最小二乘回归法,包括简单线性回归.多项式回归.多元线性回归 #过程:拟合OLS回归模型-->评价拟合优度-->假设检验-->选择模型 #OLS回归 #目标:减少因变量的真实值和预测值的差值来获得模型参数(截距和斜率),即使得残差平方和最小 #数据需满足:正态性.独立性.线性

传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是:获取数据 -> 数据预处理 -> 训练建模 -> 模型评估 -> 预测,分类.本文我们将依据传统机器学习的流程,看看在每一步流程中都有哪些常用的函数以及它们的用法是怎么样的.希望你看完这篇文章可以最为快速的开始你的学习任务. 1. 获取数据 1.1 导入sklearn数据集 sklearn中包含了大量的优质的数据集,在你学习机器学习的过程中,你可以通过使用这些数据集实现出不同的模型,从而提高你的动手实践能力,同时这个过程也可以加深你对理论

Sklearn 官网提供了一个流程图, 蓝色圆圈内是判断条件,绿色方框内是可以选择的算法: 从 START 开始,首先看数据的样本是否 >50,小于则需要收集更多的数据. 由图中,可以看到算法有四类,分类,回归,聚类,降维. 其中 分类和回归是监督式学习,即每个数据对应一个 label. 聚类 是非监督式学习,即没有 label. 另外一类是 降维,当数据集有很多很多属性的时候,可以通过 降维 算法把属性归纳起来.例如 20 个属性只变成 2 个,注意,这不是挑出 2 个,而是压缩成为 2 个,

网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一方面,其实最好的教程就是官方文档. 官方文档地址:https://scikit-learn.org/stable/ (可是官方文档非常详细,同时许多人对官方文档的理解和结构上都不能很好地把握,我也打算好好学习sklearn,这可能是机器学习的神器),下面先简单介绍一下sklearn. 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归