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

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

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): ""

一:入门 1.基本用法 (1).自动交叉验证 Surprise有一套内置的 算法和数据集供您使用.在最简单的形式中,只需几行代码即可运行交叉验证程序: from surprise import SVD from surprise import Dataset from surprise.model_selection import cross_validate # Load the movielens-100k dataset (download it if needed), # 加载movie

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/kMD8d5R/article/details/81977856 作者:徐瑞龙.量化分析师,R语言中文社区专栏作者 博客专栏: https://www.cnblogs.com/xuruilong100 本文翻译自<Demo Week: Tidy Forecasting with sweep> 原文链接: www.business-science.io/code-tools/2017/10/25/d

https://blog.csdn.net/flying_sfeng/article/details/78852816 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/Flying_sfeng/article/details/78852816 这篇文章将讲解如何使用lstm进行时间序列方面的预测,重点讲lstm的应用,原理部分可参考以下两篇文章: Understanding LSTM Networks       LSTM学习笔记 编程环境:py

目录 时间序列分析工具箱--timetk timetk 的主要用途 加载包 数据 timetk 教程: PART 1:时间序列机器学习 PART 2:转换 翻译自<Demo Week: Time Series Machine Learning with timetk> 原文链接:www.business-science.io/code-tools/2017/10/24/demo_week_timetk.html 时间序列分析工具箱--timetk timetk 的主要用途 三个主要用途: 时间

Surprise(Simple Python Recommendation System Engine)是一款推荐系统库,是scikit系列中的一个.简单易用,同时支持多种推荐算法(基础算法.协同过滤.矩阵分解等). 设计surprise时考虑到以下目的: 让用户完美控制他们的实验.为此,特别强调 文档,试图通过指出算法的每个细节尽可能清晰和准确. 减轻数据集处理的痛苦.用户可以使用内置数据集(Movielens, Jester)和他们自己的自定义 数据集. 提供各种即用型预测算法, 例如基线算

时序分析会用到的函数 函数 程序包 用途 ts() stats 生成时序对象 plot() graphics 画出时间序列的折线图 start() stats 返回时间序列的开始时间 end() stats 返回时间序列的结束时间 frequency() stats 返回时间序列中时间点的个数 window() stats 对时序对象取子集 ma() forecast 拟合一个简单的移动平均模型 stl() stats 用LOESS光滑将时序分解为季节项.趋势项和随机项 monthplot()

英文链接:https://mlflow.org/docs/latest/tutorial.html 本文链接:https://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/11943280.html 这篇教程展示了如何: 训练一个线性回归模型 将训练代码打包成一个可复用可复现的模型格式 将模型部署成一个简单的HTTP服务用于进行预测 这篇教程使用的数据来自UCI的红酒质量数据集,主要用于根据红酒的PH值,酸度,残糖量等指标来评估红酒的质量. 我们会用到什么? 如果使用的是MacOS,官方

一.使用movieLens数据集 from surprise import KNNBasic, SVD from surprise import Dataset from surprise import evaluate, print_perf # 使用公开的推荐系统数据集--MovieLens data = Dataset.load_builtin('ml-100k') # k 折交叉验证 data.split(n_folds=3) # 算法使用SVD分解 algo = SVD() # 在数据

   AIOps代表运维操作的人工智能(Artificial Intelligence for IT Operations), 是由Gartner定义的新类别,Gartner的报告宣称,到2020年,将近50%的企业将会在他们的业务和IT运维方面采用AIOps,远远高于2017年的10%. Gartner在为AIOps作出如下定义:AIOps平台是结合大数据.人工智能(AI)或机器学习功能的软件系统,用以增强和部分取代广泛应用的现有IT运维流程和事务,包括可用性和性能监控.事件关联和分析,IT服

from fbprophet.diagnostics import performance_metrics df_p = performance_metrics(df_cv) df_p.head()   horizon mse rmse mae mape coverage 3297 37 days 0.481970 0.694241 0.502930 0.058371 0.673367 35 37 days 0.480991 0.693535 0.502007 0.058262 0.675879

1. NiftyNet项目概述 NiftyNet项目对tensorflow进行了比较好的封装,实现了一整套的DeepLearning流程.将数据加载.模型加载,网络结构定义等进行了很好的分离,抽象封装成了各自独立的模块.虽然抽象的概念比较多,使得整个项目更为复杂,但是整体结构清晰,支持的模块多.可扩展性还没有进行试验,暂时不是很清楚. 该项目能够实现: 图像分割 图像分类 gan Autoencoder 回归 项目支持医学图像的读取,提供的读取器有: nibabel 支持.nii医学文件格式 s

本次实验的数据是来自老师给的2006-2008年的日期,24小时的温度.电力负荷数据,以及2009年的日期,24小时的温度数据,目的是预测2009年每天24小时的电力负荷,实验数据本文不予给出. 用libsvm进行预测的步骤大体是:将数据进行归一化处理,并转换成livsvm需要的格式,然后进行参数择优,用选的最佳参数使用2006-2008 3年的数据建立模型,再用该模型预测2009年的电力负荷.实际过程中,我先用2006-2007年的数据建模,预测2008年的数据,以得到测试误差.事实证明,用2

Python3入门机器学习经典算法与应用 (一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌) 使用新版python3语言和流行的scikit-learn框架,算法与编程两翼齐飞,由浅入深,一步步的进入机器学习的世界 学习机器学习相关技术的最好方式就是先自己设计和完成一些小项目,学到的不只是一门课程,更是不断思考的能力 第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习 欢迎大家来到<Python3玩转机器学习>的课堂.在这个课程中,我们将从0开始,一点一点进入机

本文链接:https://blog.csdn.net/linxid/article/details/80785131XGBoost一.API详解xgboost.XGBClassifier1.1 参数1.1.1 通用参数:booster=‘gbtree’ 使用的提升数的种类 gbtree, gblinear or dartsilent=True: 训练过程中是否打印日志n_jobs=1: 并行运行的多线程数1.1.2 提升树参数learning_rate=0.1: 训练的学习率,和梯度下降差不多m

http://nicolas-hug.com/blog/matrix_facto_4 import numpy as np import surprise # run 'pip install scikit-surprise' to install surprise from surprise.model_selection import cross_validate class MatrixFacto(surprise.AlgoBase): '''A basic rating predicti

文章主要介绍的是koren 08年发的论文[1],  2.2neighborhood models部分内容(其余部分会陆续补充上来). koren论文中用到netflix 数据集, 过于大, 在普通的pc机上运行时间很长很长.考虑到写文章目地主要是已介绍总结方法为主,所以采用Movielens 数据集. 变量介绍(涉及到的其他变量可以参看上面提到的相关文章): 利用pearson相关系数,求i,j之间的相关性. 文章中提到shrunk correlation coefficient(收缩的相关系

自动交叉使用法 #-*- coding:utf-8 -*- from surprise import SVD from surprise import Dataset from surprise.model_selection import cross_validate data = Dataset.load_builtin('ml-100k') # 默认载入movielens数据集 algo = SVD() cross_validate(algo, data, measures=['RMSE'

论文链接:https://arxiv.org/abs/1811.05320 博客原作者Missouter,博客链接https://www.cnblogs.com/missouter/,欢迎交流. 解读了一下这篇论文github上关于T-GCN的代码,主要分为main文件与TGCN文件两部分,后续有空将会更新其他部分作为baseline代码的解读(鸽). 1.main.py # -*- coding: utf-8 -*- import pickle as pkl import tensorflow