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为什么我的模型同时具有低MAE和低R2分数？

低MAE和低R2分数可能是由于模型的拟合能力不足或者存在欠拟合的情况。MAE（Mean Absolute Error）是评估模型预测结果与实际观测值之间平均绝对误差的指标，而R2分数是评估模型对观测数据方差的解释能力。

低MAE表示模型的预测结果与实际观测值之间的平均绝对误差较小，说明模型的预测精度较高。低R2分数表示模型对观测数据方差的解释能力较低，即模型无法很好地拟合数据的变化趋势。

可能的原因包括：

模型选择不当：选择的模型可能不适合解决当前的问题，或者模型的复杂度不够，无法捕捉数据中的复杂关系。
特征选择不当：模型所使用的特征可能不足以准确预测目标变量，或者特征之间存在较强的相关性，导致模型无法准确捕捉数据的变化。
数据质量问题：数据中可能存在异常值、缺失值或者噪声，这些问题会影响模型的预测能力。
数据量不足：数据量较少可能导致模型无法充分学习数据的规律，从而影响预测结果的准确性。

针对这种情况，可以尝试以下方法来改进模型的性能：

调整模型参数：尝试不同的模型参数组合，选择最优的参数配置，以提高模型的拟合能力。
增加特征数量或改进特征选择：考虑增加更多的特征，或者使用特征工程的方法来提取更有信息量的特征，以提高模型的预测能力。
数据预处理：对数据进行清洗、去除异常值、填补缺失值等预处理操作，以提高数据的质量。
增加数据量：尝试收集更多的数据，以增加模型的训练样本，提高模型的泛化能力。
尝试其他模型：考虑尝试其他类型的模型，如集成学习、深度学习等，以提高模型的预测性能。

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相关搜索:Python scikit-learn:为什么我的LinearRegression分类器的分数这么低？为什么lme模型的截距和直线比原始数据低这么多当x和y形状相同时，为什么我得到'x和y必须具有相同的第一维，但具有形状(1，)和(319，)‘？北京万维网中文域名没有www的域名解析 xyz域名访问速度 vps 解析中文域名 wdcp 不绑定域名 vps划分多个域名 win域名可以备案吗

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【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。...+bkXk 上述式子中，p表述具有某个特征的概率。你应该会问这样一个问题：“我们为什么要在公式中使用对数log呢？”。...这一壮举是通过观察统计的值，如R-square，t-stats和AIC指标，来识别重要的变量。逐步回归通过同时添加/删除基于指定标准的协变量来拟合模型。...如果数据包含异常值，则最佳拟合线将向异常值移动一点，从而增加错误率并得出具有非常高 MSE 的模型。什么是 MSE 和 MAE 有什么区别？ MSE 代表均方误差，它是实际值和预测值之间的平方差。...为了使回归模型被认为是一个好的模型，MAE 应该尽可能小。 MAE的优点是：简单易懂。结果将具有与输出相同的单位。

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回归问题的评价指标和重要知识点总结

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几行代码搞定ML模型，低代码机器学习Python库正式开源

低代码平台或许是个不错的选择。最近，机器之心发现了一个开源低代码机器学习 Python 库 PyCaret，它支持在「低代码」环境中训练和部署有监督以及无监督的机器学习模型。...所使用的评估指标如下所示：分类模块：准确度、AUC、Recall、精度、F1 和 Kappa；回归模块：MAE、MSE、RMSE、R2、RMSLE 和 MAPE。...此函数返回具有 k 折交叉验证分数和训练好的模型对象的表格。 adaboost = *create_model*('adaboost') ?...此函数返回具有 k 折交叉验证分数和训练好的模型对象的表格。 tuned_adaboost = tune_model('ada') ?...它只需要一个参数，即训练好的模型对象。此函数返回具有 k 折交叉验证分数和训练好的模型对象的表格。

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pycaret之训练模型（创建模型、比较模型、微调模型）

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提升效率，几行代码轻松搞定模型

寄语：PyCaret，是一款 Python中的开源低代码（low-code）机器学习库，支持在「低代码」环境中训练和部署有监督以及无监督的机器学习模型，提升机器学习实验的效率。...使用的评估指标是：分类：Accuracy（准确度），AUC，Recall（召回率），Precision（精确度），F1，Kappa 回归：MAE，MSE，RMSE，R2，RMSLE，MAPE compare_models...此函数返回具有k倍交叉验证分数和训练有素的模型对象的表格。 adaboost = create_model('ada') ?...PyCaret 在预定义的搜索空间上使用随机网格搜索。此函数返回具有k倍交叉验证分数和训练有素的模型对象的表格。 tuned_adaboost = tune_model('ada') ? ?...6.集成模型 ensemble_model功能用于ensembling训练的模型。它仅采用一个参数，即经过训练的模型对象。此函数返回具有k倍交叉验证得分和训练模型对象的表。

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10种常见的回归算法总结和介绍

进行EDA将帮助我们熟悉数据和获得数据的信息，尤其是对回归模型影响最大的异常值。...之后，将数据分成训练集和测试集。我们将在训练集上训练我们的模型，然后使用测试集来评估模型。...去除共线性：当具有高度相关的输入变量时，线性回归将会过拟合。需要将输入数据进行相关性计算并删除最相关的。高斯分布：如果输入和输出变量具有高斯分布，线性回归将会做出更可靠的预测。...一个基本的假设是，数据由“内值”和“异常值”组成，“内值”即数据的分布可以用一组模型参数来解释，但可能受噪声影响，“异常值”是不符合模型的数据。...这种组合允许学习一个稀疏模型，其中很少有像 Lasso 那样的非零权重，同时仍然保持 Ridge 的正则化属性。当多个特征相互关联时，Elastic Net络很有用。

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Kaggle搭积木式刷分大法: LB 0.11666（排名前１５％）

由于刚刚上手5个月机器学习，其中花了很多时间作重复和无用功。 ? 本文的目的主要是分享和探讨：一、我总结的搭积木式刷分大法。...我在第一个Titanic 比赛中花了大量的时间，学习和测试各种调参，集成方法。在House Price 比赛中也试图采用同样的策略，结果效果不是很好。...和这些预处理数据的R2值[0~1]。如果R2值过低，例如小于80%，那么可以考虑直接删除。因为预处理的数据中的X只能解释80%的Y值。R2值太低，没有进一步处理的价值。 2....机器学习阶段（训练和产生模型，目标是尽可能获得尽可能低的RMSE值（针对训练数据），同时要具有范化的能力（针对测试数据））第一步，建立基准，筛选出最好的一个（几个）预处理文件（随机数设成固定值）第二步...我采用上述方法后，基本上获得的LB分数就比较稳定向上，避免了之前的忽上忽下。而且避免了大量的重复工作。

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光伏发电功率预测_分布式光伏并网接入电压

前面也提到了，平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）以及均方根误差（RMSE）不能用于比较不同时间序列之间的预测结果。为了能够比较不同时间和空间尺度上的预测，可以使用百分比误差测量。...例如，系数1意味着两个变量具有相同的趋势。确定系数 R 2 R^{2} R2是度量统计模型在多大程度上适合数据并且描述误差的方差和测量值的方差在何种程度上重合的度量。...尽管RMSE和MAE等传统测量方法由于易于解释而具有很大价值，但如果预测误差具有相同的均值和方差但分布不同，不允许在数据集之间进行比较。...CRPS的另一个优点是它具有与预测变量相同的单位[57]，这提高了分数的可解释性。此外，由于其与绝对误差的关系，低 CRPS 表示准确的概率预测。 ...值得注意的是，式（2.45）中定义的函数在分位数回归的情况下应最小化。低弹球得分表示准确的概率预测模型[26]。此外，在预测范围内平均所有分位数上的弹球损失会产生分位数分数[68]。

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B | MF-SuP-pKa: 一种基于多精度学习和子图池化的通用pKa预测模型

pKa的准确预测仍然具有挑战性：（1）两性分子同时具有酸性pKa和碱性pKa，需要分别建模；（2）多质子化合物需要进一步区分微观pKa和宏观pKa，其中微观pKa表征某个特定位点的解离能力，而宏观pKa...由于MolGpKa和Graph-pKa只能预测中性分子pKa，作者分别报道了模型在整个测试集和在中性部分测试集上的表现。评估指标：pKa预测为回归任务，采用的评估指标包括R2，MAE和RMSE。...结果表明，除了在SAMPL6中性测试集上的MAE指标外，MF-SuP-pKa的性能均为最优，证明模型在真实应用场景下同样有效。...作者进一步对误差进行分析，指出MAE指标差，R2和RMSE指标较好的原因主要在于模型对SAMPL6-SM21预测的绝对误差较大。...广泛的内部和外部测试实验表明，MF-SuP-pKa与基准模型相比具有更好的泛化能力和鲁棒性。此外，MF-SuP-pKa保留了带电分子的质子化状态，为多步电离预测提供新的策略。

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scikit-learn实战1：回归问题

定义训练和测试使用的自变量和因变量。利用训练集建立线性回归模型。线性回归误差计算。多项式回归预测次数选择。利用训练集建立多项式回归预测模型。多项式回归预测模型拟合优度检验（确定系数R2）。...0.8341710188644635 次数为: 9 r2= 0.8341979109991924 发现次数为3的时候基本达到最好的效果，选择次数为3的，评估模型在测试集上的效果 ps:其实上面的训练过程是错误的...划分数据集时没有打乱，直接将前面的年份作为训练集，后面的作为测试集，导致模型在训练时对前面的年份拟合很好，对后面的就无法拟合了，也就出现了过拟合的问题。...你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。...定义训练集和测试集（训练集和测试集比例分别为：8:2；7:3；6:4）。建立正则化逻辑回归二分预测模型。模型用梯度下降法求解。

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超强，必会的机器学习评估指标

可能不足以比较不同模型的性能，特别是当模型在误报和漏报之间具有不同的权衡时。...可用于比较不同模型的性能。假设误报和漏报具有相同的成本。非技术利益相关者难以解释，因为它需要了解 ROC 曲线。可能不适合具有少量观测值的数据集或具有大量类别的模型。...这种度量方式通过惩罚错误的预测同时奖励正确的预测来工作。如果对数损失的值越低，意味着模型的性能越好，而当这个值达到0时，就代表这个模型能够完美地进行分类。N是观测值的数量。...这样不仅可以揭示模型的长处和短板，还能为模型的优化提供方向。例如：分类任务：同时考虑精确度、召回率和F1分数，可以帮助您在误报和漏报之间找到一个平衡点。...评估多个指标：为了全面了解模型的性能，建议同时评估多个指标，包括精确度、召回率、F1分数（分类任务），以及MAE、MSE、MAPE（回归任务）。

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