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回归评价指标---MSE、RMSE、MAE、R-Squared

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-predicted)的判罚明显多于估值过高(over-predicted)的情况(RMSE则相反) 1、MSE(Mean Squared Error)均方误差 用 真实值-预测值...如果预测结果为1400, 那么RMSE=400, RMSLE=0.336 可以看出来在均方根误差相同的情况下,预测值比真实值小这种情况的错误比较大,即对于预测值小这种情况惩罚较大。

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机器学习入门 5-5 衡量线性回归指标mse,rmse,mae

因此针对此问题一个简单的改进方式就是使用RMSE均方根误差。 RMSE均方根误差 其实改进方法很简单,只需要将MSE均方误差开根号即可,这样得到的误差结果就和样本中y的量纲是一致的了。 ?...其实MSE和RMSE本质上是一样的,只是对于量纲敏感的任务上,使用RMSE得到的误差背后的意义更加的明显。 MAE平均绝对值误差 ?...在sklearn中调用同样非常简单,但是在sklearn中没有RMSE的衡量标准,当然了只需要对MSE开根号就能得到RMSE。 ? RMSE vs MAE ?...首先这两个衡量标准的量纲是一致的,前面我们看到在实验中,RMSE的结果要比MAE的结果大一些,这是因为RMSE是将错误值进行了平方,将这些平方累加后在进行开根号的运算。...,哪个最大的错误值相应的比较小,我们在训练模型时候使用的目标函数就是使用RMSE中根号里面没有除以m的那一部分,这一部分其实和优化RMSE本质是一样的,当然在训练的时候使用的是训练集而不是测试集。

2.6K00

GPT4做数据分析时间序列预测之八相当棒2023.6.2

预测销售金额累计值 ExponentialSmoothing方法1预测销售金额累计值 ExponentialSmoothing方法2预测销售金额累计值 SVM预测销售金额累计值 移动平均预测销售金额累计值 请用python...以下是读取Excel数据并计算各种预测方法的MSE、RMSE和MAE的代码: ```python import pandas as pd import numpy as np # 读取Excel数据...}:") print(f" MSE: {metrics['MSE']}") print(f" RMSE: {metrics['RMSE']}") print(f" MAE:...最后,它会输出每种方法的评估结果,并根据RMSE值找到最佳预测方法。你可以将Excel文件路径替换为你的文件路径,并运行此代码以查看结果。...']]) print(f"{方法}:") print(f" MSE: {指标['MSE']}") print(f" RMSE: {指标['RMSE']}") print

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在机器学习回归问题中,你应该使用哪种评估指标?

用更数学的符号: 1 - (∑(y - ŷ)² / ∑(y - y̅)²) 下面是代码的样子——改编自scikit-learn,主要的Python机器学习库。...scikitlearn是用于机器学习的主要Python库,甚至没有调整过的R²度量。Statsmodels是Python的主要统计库。...如果您想进一步了解何时使用哪个Python库进行数据科学,我在这里编写了一个指南。 如果知道特征列的数量(p)和观察值的数量(n),就可以计算调整后的R2。...更多数学公式:(1/n*(∑(y-ŷ)²)的平方根Python代码: np.sqrt(np.mean((y_true - y_pred) ** 2)) 从实际y值中减去预测值,将结果平方求和,取平均值...取MSE的平方根,得到RMSERMSE不一定随误差的方差而增加。RMSE随误差大小频率分布的变化而增大 此外,RMSE也不容易解释。

1.2K20

机器学习-K邻近算法(KNN)简介

本文中,我们将首先了解KNN算法背后的直觉,探讨计算点之间距离的不同方法,然后最后在Big Mart Sales数据集上以Python实现该算法。 我们开始吧!...5.处理数据集(Python代码) 到目前为止,您必须对算法有清楚的了解。 如果您对此有任何疑问,请使用下面的评论部分,我们很乐意回答。现在,我们将继续在数据集上实现该算法。...完整的Python代码在下面,但是我们在这里有一个非常酷的编码窗口,您可以在其中用Python编写自己的k最近邻居模型: ''' The following code is for the K-Nearest...rmse_val.append(error) #store rmse values print('RMSE value for k= ' , K , 'is:', error) 输出...如我们所讨论的,当我们使k = 1时,我们得到非常高的RMSE值。 随着我们增加k值,RMSE值减小。 在k = 7时,RMSE约为1219.06,并且随着k值的进一步增加而增加。

1.5K20

Python机器学习:数据拟合与广义线性回归

本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合,以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点,然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。...代码如下: [python] view plaincopy import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import scipy as...做回归分析,常用的误差主要有均方误差根(RMSE)和R-平方(R2)。 RMSE是预测值与真实值的误差平方根的均值。这种度量方法很流行(Netflix机器学习比赛的评价方法),是一种定量的权衡方法。...而R22函数的实现来自Conway的著作《机器学习使用案例解析》,不同在于他用的是2个RMSE的比值来计算R2。 我们看到多项式次数为1的时候,虽然拟合的不太好,R2也能达到0.82。...] rmse=0.10, R2=0.90, R22=0.69, clf.score=0.90 ... rmse=0.21, R2=0.57, R22=0.34, clf.score=0.57 仅仅只是缺少了最后

1.2K60

送你一份使用k近邻算法实现回归的实用指南(附代码、链接)

在本文中,我们将首先理解KNN算法背后的直观解释,看看计算点之间距离的不同方法,然后在Big Mart Sales数据集上用Python实现KNN算法。让我们开始吧!...rmse_val.append(error) #store rmse values print('RMSE value for k= ' , K , 'is:', error) 输出:...RMSE value for k = 11 is: 1229.540283771085 RMSE value for k = 12 is: 1239.1504407152086 RMSE value...正如我们所讨论的,当k=1时,我们得到一个非常高的RMSE值。RMSE值随着k值的增加而减小。在k= 7时,RMSE约为1219.06,并进一步增加k值。...额外的资源 在本文中,我们介绍了KNN算法的工作原理及其在Python中的实现。这是最基本也是最有效的机器学习技术之一。对于在R中实现KNN,您可以浏览这篇文章:使用R的KNN算法。

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Python机器学习:数据拟合与广义线性回归

本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合,以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点,然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。...代码如下: [python] view plaincopy import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import scipy as...做回归分析,常用的误差主要有均方误差根(RMSE)和R-平方(R2)。 RMSE是预测值与真实值的误差平方根的均值。这种度量方法很流行(Netflix机器学习比赛的评价方法),是一种定量的权衡方法。...而R22函数的实现来自Conway的著作《机器学习使用案例解析》,不同在于他用的是2个RMSE的比值来计算R2。 我们看到多项式次数为1的时候,虽然拟合的不太好,R2也能达到0.82。...[ 0. 0.75873781] rmse=0.15, R2=0.78, R22=0.53, clf.score=0.78 [ 0. 0.35936882 0.52392172] rmse=0.11,

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Python机器学习从原理到实践(2):数据拟合与广义线性回归

本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合,以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点,然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。...代码如下: [python] view plaincopy import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import scipy as...做回归分析,常用的误差主要有均方误差根(RMSE)和R-平方(R2)。 RMSE是预测值与真实值的误差平方根的均值。这种度量方法很流行(Netflix机器学习比赛的评价方法),是一种定量的权衡方法。...而R22函数的实现来自Conway的著作《机器学习使用案例解析》,不同在于他用的是2个RMSE的比值来计算R2。 我们看到多项式次数为1的时候,虽然拟合的不太好,R2也能达到0.82。...] rmse=0.10, R2=0.90, R22=0.69, clf.score=0.90 ... rmse=0.21, R2=0.57, R22=0.34, clf.score=0.57 仅仅只是缺少了最后

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理论:SVD及扩展的矩阵分解方法

我这边只重写了一下Rsvd的python版本,网上挺多版本的迭代条件有一定问题,稍作处理了一下,并写成了函数,大家可以参考一下: def svd(mat, feature, steps=2000, gama...Rmse: 0.782449675843 step: 1960 Rmse: 0.782449675842 step: 1961 Rmse: 0.782449675842...step: 1965 Rmse: 0.78244967584 step: 1966 Rmse: 0.78244967584 step: 1967 Rmse: 0.78244967584...step: 1998 Rmse: 0.78244967583 step: 1999 Rmse: 0.78244967583 step: 2000 Rmse: 0.78244967583...用户已经评分过得商品的得分”*“用户已经评分过得商品和某个未知评分商品的相关系数”=某个未知商品该用户的评分 计算上面三个步骤,我们需要: 1.考虑采取上面相关性的计算方式 2.考虑潜在因子的个数 依旧python

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Python时间序列预测案例研究:巴尔的摩年度用水量

在本教程中,您将了解如何使用Python预测巴尔的摩的年用水量。 本教程的学习将为您提供一个框架,介绍处理自己的时间序列预测问题的步骤和工具。...用Python来研究时间序列预测-巴尔的摩年度用水量 照片由安迪·米切尔提供,保留某些权利。...我们可以使用简单的NumPy和Python代码编写测试工具的代码。 首先,我们可以直接将数据集分解为训练集和测试集。...训练数据集存储在一个Python列表中,因为我们需要在每次迭代时轻松地附加一个新的观测值,而NumPy数组连接则感觉太过分了。...概要 在本教程中,您了解了使用Python进行时间序列预测项目需要的步骤和工具。 我们在本教程中介绍了很多内容。

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