开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在h2o.performance和验证矩阵之间解释randomForest中的RMSE值？

在randomForest中，RMSE（Root Mean Square Error）是衡量模型预测准确度的指标之一。它表示模型预测值与实际观测值之间的差异程度，即预测值与真实值之间的平均误差。

h2o.performance是H2O平台中用于评估模型性能的函数，它可以计算出模型在给定数据集上的各种性能指标，包括RMSE。验证矩阵（validation matrix）是用于评估模型性能的一种常用方法，它将数据集划分为训练集和验证集，模型在训练集上进行训练，然后在验证集上进行预测并计算性能指标。

解释randomForest中的RMSE值可以通过以下步骤进行：

首先，使用randomForest算法对数据集进行训练，生成一个随机森林模型。
将训练好的模型应用于验证集数据，得到模型对验证集样本的预测结果。
计算预测结果与验证集实际观测值之间的差异，即计算每个样本的预测值与真实值之间的误差。
将所有样本的误差平方求和，并除以样本数量，再开平方根，即可得到RMSE值。

RMSE值越小，表示模型的预测结果与实际观测值越接近，模型的准确度越高。

在H2O平台中，可以使用h2o.performance函数来计算模型的性能指标，包括RMSE。具体使用方法可以参考H2O官方文档中的相关说明和示例代码。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

H2O.ai产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/h2oai
H2O.ai产品文档：https://cloud.tencent.com/document/product/851

相关搜索:在pandas中，如何在3个具有匹配行和列的独立数据帧之间建立相关矩阵？在python中如何在计算向量和矩阵之间的相似距离之前对数据进行归一化？如何在angularjs中的控制器和配置之间传值如何在AOR中实现存储和表单之间的值转换如何在json模式中包含键和值的验证如何在Matlab中将几个矩阵中的每个对应列归一化为-1到1之间的值？如何在R中找到矩阵中特定行和列的最大值？如何在R中熔化具有2个变量和1个值列的矩阵数据框？如何在SwiftUI中的本地a @State变量和@Binding变量之间共享值？如何在“开始”和“停止”标记之间的位置填充pandas序列中的值？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

全代码 | 随机森林在回归分析中的经典应用

我们尝试利用机器学习中的随机森林算法预测下，是否存在某些指标或指标组合可以预测阅读后关注人数。数据格式和读入数据数据集包括1588篇文章的9个统计指标。...样本表和表达表中的样本顺序对齐一致也是需要确保的一个操作。...of squared residuals: 39.82736，解释的变异度 % Var explained: 74.91。...随机森林回归模型预测出的值不会超出训练集中响应变量的取值范围，不能用于外推。...机器学习模型评估指标 - ROC曲线和AUC值机器学习 - 训练集、验证集、测试集一个函数统一238个机器学习R包，这也太赞了吧基于Caret和RandomForest包进行随机森林分析的一般步骤

4803 0

随机森林预测发现这几个指标对公众号文章吸粉最重要

我们尝试利用机器学习中的随机森林算法预测下，是否存在某些指标或指标组合可以预测阅读后关注人数。数据格式和读入数据数据集包括1588篇文章的9个统计指标。...样本表和表达表中的样本顺序对齐一致也是需要确保的一个操作。...of squared residuals: 39.82736，解释的变异度 % Var explained: 74.91。...变量少了可以用默认绘图，变量多时绘制的图看不清，需要自己整理数据绘图。定义一个函数提取每个变量对应的重要性值。...随机森林回归模型预测出的值不会超出训练集中响应变量的取值范围，不能用于外推。

9011 0

R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据

RandomForest step() bestglm() 两个逻辑回归的实例使用5折交叉验证对模型实例进行评估变量选择改进随机森林模型用RandomForest和Logisitc回归进行预测...Cramer's V的最高值是0.145，这在教育和性别之间是相当弱的。但是诸如currentSmoker和cigsPerDay这样的变量呢？很明显，其中一个是可以预测的。...在这里，还有其他一些技术，如留一法交叉验证。 3.1 两个Logistic回归模型实例 # 因为下一步的cv.glm()不能处理缺失值。 # 我只保留模型中的完整案例。...然而，如果我们考虑OOB的准确性，那么RandomForest模型比最佳逻辑回归模型好0.00120.0012。在RF中，模型的准确性有所提高，但代价是失去了可解释性。...RF是一个黑箱，我们无法解释预测因子和因变量之间的关系。 3.5 模型对个人数据如何预测？这里为了完成这个报告，我想在一个新的数据集上增加一个预测部分。

5240 0

R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据

回归和RandomForest step() bestglm() 两个逻辑回归的实例使用5折交叉验证对模型实例进行评估变量选择改进随机森林模型用RandomForest和Logisitc回归进行预测...Cramer's V的最高值是0.145，这在教育和性别之间是相当弱的。但是诸如currentSmoker和cigsPerDay这样的变量呢？很明显，其中一个是可以预测的。...在这里，还有其他一些技术，如留一法交叉验证。 3.1 两个Logistic回归模型实例 # 因为下一步的cv.glm()不能处理缺失值。# 我只保留模型中的完整案例。...然而，如果我们考虑OOB的准确性，那么RandomForest模型比最佳逻辑回归模型好0.00120.0012。在RF中，模型的准确性有所提高，但代价是失去了可解释性。...RF是一个黑箱，我们无法解释预测因子和因变量之间的关系。 3.5 模型对个人数据如何预测？这里为了完成这个报告，我想在一个新的数据集上增加一个预测部分。

6980 0

写给开发者的机器学习指南（十）

但是，有时人们会想要对非数字数据（如文本）应用回归。在这个例子中，我们将展示如何通过试图预测O'Reilly的前100本销售书籍来完成文本回归。...然而，这不会使此示例无用，因为在实际使用的数据中可能存在实际信号，然后可以使用此处解释的文本回归检测。我们在这个例子中使用的数据文件可以在这里下载。...此方法返回一个以第一个参数为一个元组的矩阵，其中每行代表一个文档，每个列代表DTM文档的完整词汇表中的一个单词。注意，第一个表中的双精度表示单词的出现次数。...: " + RMSE) } } 多次运行此代码使得RMSE在36和51之间变化。...但是在实际使用时，在选择lambda值时应该小心：选择的lambda越高，算法的要素数量就越少。这就是为什么交叉验证是重要的，因为要看看算法如何在不同的lambda上执行的。

3533 0

R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据

RandomForest step() bestglm() 两个逻辑回归的实例使用5折交叉验证对模型实例进行评估变量选择改进随机森林模型用RandomForest和Logisitc回归进行预测...Cramer's V的最高值是0.145，这在教育和性别之间是相当弱的。但是诸如currentSmoker和cigsPerDay这样的变量呢？很明显，其中一个是可以预测的。...在这里，还有其他一些技术，如留一法交叉验证。 3.1 两个Logistic回归模型实例 # 因为下一步的cv.glm()不能处理缺失值。 # 我只保留模型中的完整案例。...然而，如果我们考虑OOB的准确性，那么RandomForest模型比最佳逻辑回归模型好0.00120.0012。在RF中，模型的准确性有所提高，但代价是失去了可解释性。...RF是一个黑箱，我们无法解释预测因子和因变量之间的关系。 3.5 模型对个人数据如何预测？这里为了完成这个报告，我想在一个新的数据集上增加一个预测部分。

5840 0

R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据

RandomForest step() bestglm() 两个逻辑回归的实例使用5折交叉验证对模型实例进行评估变量选择改进随机森林模型用RandomForest和Logisitc回归进行预测...Cramer's V的最高值是0.145，这在教育和性别之间是相当弱的。但是诸如currentSmoker和cigsPerDay这样的变量呢？很明显，其中一个是可以预测的。...在这里，还有其他一些技术，如留一法交叉验证。 3.1 两个Logistic回归模型实例 # 因为下一步的cv.glm()不能处理缺失值。 # 我只保留模型中的完整案例。...然而，如果我们考虑OOB的准确性，那么RandomForest模型比最佳逻辑回归模型好0.00120.0012。在RF中，模型的准确性有所提高，但代价是失去了可解释性。...RF是一个黑箱，我们无法解释预测因子和因变量之间的关系。 3.5 模型对个人数据如何预测？这里为了完成这个报告，我想在一个新的数据集上增加一个预测部分。

5830 0

R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据

()bestglm()两个逻辑回归的实例使用5折交叉验证对模型实例进行评估变量选择改进随机森林模型用RandomForest和Logisitc回归进行预测使用可视化进行最终的模型探索结论和下一步改进1....Cramer's V的最高值是0.145，这在教育和性别之间是相当弱的。但是诸如currentSmoker和cigsPerDay这样的变量呢？很明显，其中一个是可以预测的。...在这里，还有其他一些技术，如留一法交叉验证。3.1 两个Logistic回归模型实例# 因为下一步的cv.glm()不能处理缺失值。# 我只保留模型中的完整案例。...然而，如果我们考虑OOB的准确性，那么RandomForest模型比最佳逻辑回归模型好0.00120.0012。在RF中，模型的准确性有所提高，但代价是失去了可解释性。...RF是一个黑箱，我们无法解释预测因子和因变量之间的关系。3.5 模型对个人数据如何预测？这里为了完成这个报告，我想在一个新的数据集上增加一个预测部分。该数据集只有一条记录，其中包括我自己的个人数据。

7931 0

R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据

()bestglm()两个逻辑回归的实例使用5折交叉验证对模型实例进行评估变量选择改进随机森林模型用RandomForest和Logisitc回归进行预测使用可视化进行最终的模型探索结论和下一步改进1....Cramer's V的最高值是0.145，这在教育和性别之间是相当弱的。但是诸如currentSmoker和cigsPerDay这样的变量呢？很明显，其中一个是可以预测的。...在这里，还有其他一些技术，如留一法交叉验证。3.1 两个Logistic回归模型实例# 因为下一步的cv.glm()不能处理缺失值。# 我只保留模型中的完整案例。...然而，如果我们考虑OOB的准确性，那么RandomForest模型比最佳逻辑回归模型好0.00120.0012。在RF中，模型的准确性有所提高，但代价是失去了可解释性。...RF是一个黑箱，我们无法解释预测因子和因变量之间的关系。3.5 模型对个人数据如何预测？这里为了完成这个报告，我想在一个新的数据集上增加一个预测部分。该数据集只有一条记录，其中包括我自己的个人数据。

7200 0

推荐系统评价：NDCG方法概述

在这里，主要的决策因子是推荐质量。你可以通过验证来估计它，而推荐系统的验证可能会很棘手。你需要考虑一些东西，包括任务的制定，可用的反馈形式和一个优化指标。下面，我们来解决这些问题并呈现一个实例。...然而，在我们有限的实验中，我们发现RMSE指标并不适用于排名。对我们而言，当调整用户留存率时，用于RMSE的矩阵分解优化表现的相当不错，但当从所有的可用项选择推荐时，却彻底地失败了。...你可能已经注意到，我们使用K表示推荐列表的长度。这个数由专业人员指定。你可以把它想像成是一个用户可能会注意到的多少个项的一个估计值，如10或50这些比较常见的值。...弱泛化和强泛化我们可以把用户（和项）分成两组：训练集的一组和非训练集的一组。第一组的验证分数对应于所谓的弱泛化，而第二组对应于强泛化。在弱泛化的情况下，每个用户都在训练集。...本文的代码在GitHub上可以获得。要运行它，在你的推荐系统上需要提供的数据和插件。最后，我们诚邀您来探索如何在MovieMood上使用更多的评价数来提升推荐系统的质量。

2.1K8 0

一文深度解读模型评估方法

其中y是实际值，y^ 是预测值均方根误差（RMSE）均方根误差（RMSE）是对MSE的开根号平均绝对误差（MAE）平均绝对误差（MAE）是预测值与真实值之间的误差取绝对值的平均由于MAE...这是因为RMSE是先对误差进行平方的累加后再开方，也放大了误差之间的差距。...VIF为1即特征之间完全没有共线性（共线性对线性模型稳定性及可解释性会有影响，工程上常用VIF<10作为阈值）。 1.2 分类模型的误差评估指标对于分类模型的分类误差，可以用损失函数（如交叉熵。...如果在上述模型中我们没有固定阈值，而是将模型预测结果从高到低排序，将每个概率值依次作为动态阈值，那么就有多个混淆矩阵。...通常，拟合良好的模型有更好泛化能力，在未知数据（测试集）有更好的效果。我们可以通过训练及验证集误差（如损失函数）情况评估模型的拟合程度。

1.2K6 0

机器学习模型训练全流程！

数据集数据集是你构建机器学习模型历程中的起点。简单来说，数据集本质上是一个M×N矩阵，其中M代表列（特征），N代表行（样本）。...与上面解释的类似，训练集用于建立预测模型，同时对验证集进行评估，据此进行预测，可以进行模型调优（如超参数优化），并根据验证集的结果选择性能最好的模型。...在使用randomForest R包时，通常会对两个常见的超参数进行优化，其中包括mtry和ntree参数（这对应于scikit-learnPython库中RandomForestClassifier(...除此之外，还有大量基于进化算法（如粒子群优化、蚁群优化等）和随机方法（如蒙特卡洛）的方法。...从公式中可以看出，R²实质上是1减去残差平方和（SSres）与总平方和（SStot）的比值。简单来说，可以说它代表了解释方差的相对量度。

2K3 1

【文章】机器学习模型训练全流程！

简单来说，数据集本质上是一个M×N矩阵，其中M代表列（特征），N代表行（样本）。列可以分解为X和Y，首先，X是几个类似术语的同义词，如特征、独立变量和输入变量。...与上面解释的类似，训练集用于建立预测模型，同时对验证集进行评估，据此进行预测，可以进行模型调优（如超参数优化），并根据验证集的结果选择性能最好的模型。...在使用randomForest R包时，通常会对两个常见的超参数进行优化，其中包括mtry和ntree参数（这对应于scikit-learnPython库中RandomForestClassifier(...除此之外，还有大量基于进化算法（如粒子群优化、蚁群优化等）和随机方法（如蒙特卡洛）的方法。...从公式中可以看出，R²实质上是1减去残差平方和（SSres）与总平方和（SStot）的比值。简单来说，可以说它代表了解释方差的相对量度。

9141 0

ICML2023 | 分子关系学习的条件图信息瓶颈

关系学习旨在预测实体对之间的相互作用行为，在分子科学领域也广受关注。确定药物如何在各种溶剂中溶解（即药物-溶剂对）以及不同的药物组合将如何相互作用（即药物-药物对）是至关重要的。...因此，˜E1是捕捉G1中节点与G2中节点之间交互的节点嵌入矩阵，˜E2也是类似的。然后，通过将E1和˜E1拼接在一起来生成G1的最终节点嵌入矩阵H1，即H1 = (E1 || ˜E1)。...3）值得注意的是，简单的基准方法，即简单地串联一对图的表示，如GCN、GAT、MPNN和GIN，通常表现不如考虑图之间交互的方法，如CIGIN、SSI-DDI和MIRACLE，这表明在关系学习框架中建模图之间的交互是重要的...此外，CGIB还根据溶剂的不同预测了色团的重要子结构变化，并解释了这种变化与化学极性和溶剂溶解性的关系。研究结果显示，CGIB能够提供对化学反应的令人信服的解释，验证了其在实际应用中的实用性。...此外，CGIB能够提供关于化学反应的令人信服的解释，从而验证了它在实际应用中的实用性。参考资料 Lee, N., Hyun, D., Na, G.

2214 0

不如起来给你的睡眠分个类吧！

我会详细的解释能够在竞赛中取得第二名的成绩的方法，即使处理这个问题的概率是有限的。读者也可以观察到，这套代码可以被应用到更广阔的与时间相关的问题中去，它主要以可解释性为目标的。...因为我们试图对波和正在发生的事件进行分类:“低”混沌是针对周期性和可预测事件而言的;而“更高”的混沌对应于通常不可预测的事件(如纺锤波，k -complex，这是特定于某些睡眠阶段的模式)。...5级噪声的交叉验证分数（验证集的Kappa分数）在每个交叉验证集上，这四个模型都给出了训练集、验证集、测试集样本的概率。此外，还重视数据不均衡的数据并且在训练和评分阶段通过权值来加以限制。 ?...上图所示的基本方法主要包括将概率作为特征并且将其作为训练集、验证集、测试集。在这个例子中，我使用一个线性模型（随机梯度下降），并通过基于个体交叉验证优化了Kappa 度量。 ?...四个模型的混淆矩阵（5级噪声）我们来看一下关系矩阵：因为(XGBoost,LightGBM)和(RandomForest, ExtraTrees)都为相似的结构，从直觉上来看他们的预测是高度相关的。

5492 0

你知道这11个重要的机器学习模型评估指标吗?

不同的评估指标用于不同类型的问题介绍建立机器学习模型的想法是基于一个建设性的反馈原则。你构建一个模型，从指标中获得反馈，进行改进，直到达到理想的精度为止。评估指标解释了模型的性能。...另一方面，如果模型不能区分正负例，那么模型从总体中随机选择案例。K-S值将为0.在大多数分类模型中，K-S将介于0和100之间，并且值越高，模型在区分正负例情况时越好。...以阈值为0.5为例，下面是对应的混淆矩阵： ? 你可以看到，这个阈值的灵敏度是99.6％，(1-特异性)约为60％。这一对值在我们的ROC曲线中成为一个点。...当我们不希望在预测值和真值都是巨大数字时惩罚预测值和实际值的巨大差异时，通常使用RMSLE。 ? 如果预测值和实际值都很小：RMSE和RMSLE相同。...如果预测或是实际值很大：RMSE> RMSLE 如果预测值和实际值都很大：RMSE> RMSLE(RMSLE几乎可以忽略不计) 11.

2.8K4 0

非度量多维排列 NMDS (Non-metric multidimensional scaling)分析

多维排列 (Multidimensional scaling,MDS)是可视化多变量样品(如多个物种丰度、多个基因表达)相似性水平的一种方法。其基于距离矩阵进行一系列的排序分析。...NMDS的主要目的是识别和解释样品的分布模式，反应样品之间的顺序关系，找到能展示样品差异来源的梯度信息，如地理环境信息、生态信息等。...与MDS不同的是，NMDS分析将原始的距离矩阵转换为秩矩阵 (rank metric)再进行降维分析。NMDS弱化距离矩阵中具体值的大小，更关注其排序关系。...假如样品A和样品B之间的距离是5，样品A和样品C之间的距离是10，转换后不再描述距离，而是说样品B是与样品A第1近的，样品C与样品A是第2近的，用排序的1,2代替原始的距离。所以称为“非参数”分析。...在这一情况下，就需要通过计算这些不同样品间的最短路径代替样品之间的相异值或距离。

4.7K4 0

过关斩将打进Kaggle竞赛Top 0.3%，我是这样做的

今天本文就分享一下在 kaggle 的竞赛中，参赛者取得 top0.3% 的经验和技巧。让我们开始吧！...Top 0.3% 模型概览赛题和目标数据集中的每一行都描述了某一房屋的特征在已知这些特征的条件下，预测每间房的销售价格预测价格对数和真实价格对数的RMSE（均方根误差）作为模型的评估指标...将RMSE转化为对数尺度，能够保证廉价房屋和高价房屋的预测误差，对模型分数的影响较为一致。...模型训练过程中的重要细节交叉验证：使用12-折交叉验证模型：在每次交叉验证中，同时训练七个模型（ridge, svr, gradient boosting, random forest, xgboost...模型训练模型训练过程中的重要细节交叉验证：使用12-折交叉验证模型：在每次交叉验证中，同时训练七个模型（ridge, svr, gradient boosting, random forest

1.8K2 0

100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析

用2D或3D可视化和可视化表示数据变得更容易了。空间复杂度降低。 10、如何在线性回归模型中找到RMSE和MSE ? 采用均方根误差(RMSE)来检验线性回归模型的性能。...15、描述不同的正则化方法，如L1和L2正则化有3种重要的正则化方法如下- L2正则化-(Ridge回归)-在L2正则化中，我们将所有权重的平方和，乘以一个值lambda，加到损失函数。...误差是指预测值与实际值之间的差值。数据科学中最常用的误差计算方法是平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)。而剩余误差是一组观测值与其算术平均值之间的差。...这是一个统计术语;它解释了一对随机变量之间的系统关系，其中一个变量的变化与另一个变量的相应变化互为倒数。 23、点估计和置信区间的区别是什么? 点估计给我们一个特定的值作为总体参数的估计。...52、您能解释一下验证集和测试集之间的区别吗? 验证集可以被认为是训练集的一部分，因为它用于参数选择和避免模型的过拟合。测试集用于测试或评估训练好的机器学习模型的性能。

8612 0

使用时间序列数据预测《Apex英雄》的玩家活跃数据

在处理单变量时间序列数据时，我们预测的一个最主要的方面是所有之前的数据都对未来的值有一定的影响。这使得常规的机器学习方法(如训练/分割数据和交叉验证)变得棘手。...而MAE度量是指观测值与真实值之间的差值，这将有助于确定模型的准确性。 EDA 拿到数据后，肯定第一个操作就是进行EDA。...这是根据星期来计算的每天玩家活动的小提琴图这是每天中按小时分布的玩家活动图小提琴图不仅可以显示一些汇总的统计数据，如最大值、最小值和中值，还可以直观地显示分布。...并比较了这三个模型的性能使用单变量数据创建训练集和验证集不同于典型的表格数据。...所以sklearn的TimeSeriesSplit函数可以帮助我们完成这个工作，对单变量数据进行4次拆分，并执行交叉验证。在拆分之后，应用模型并为每次拆分计算评估指标(RMSE和MAPE)。

5641 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭