16 | 回归模型评估

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了16 | 回归模型评估。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

回归模型评估

当训练出线性回归模型后,需要对回归模型进行评估,最常用的评价回归模型的指标分别是平均绝对误差,均方误差,决定系数和解释方差。下面依次介绍回归模型评估四大指标。

平均绝对误差

平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)是所有单个观测值与真实值的偏差的绝对值的平均,其计算公式为 M A E = 1 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-607310.html

到了这里,关于16 | 回归模型评估的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Python数据分析-数据挖掘(准备数据——数据建模——模型评估——模型应用)

    20 理解业务和数据:我们需要做好什么计划?_哔哩哔哩_bilibili 目录   一、理解业务和数据:我们需要做好什么计划? 1.1两个思想问题 1.2为什么数据挖掘不是万能的 1.3业务背景与目标 1.4把握数据  1.5总结 二、 准备数据:如何处理出完整、干净的数据? 2.1找到数据 2.2数据探索

    2024年02月05日
    浏览(66)
  • python机器学习——聚类评估方法 & K-Means聚类 & 神经网络模型基础

    1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心 2、对于其他每个点计算到K个中心的距离,未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别 3、接着对着标记的聚类中心之后,重新计算出每个聚类的新中心点(平均值) 4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样,那么

    2024年02月12日
    浏览(43)
  • Python和PyTorch深入实现线性回归模型:一篇文章全面掌握基础机器学习技术

    线性回归是一种统计学中的预测分析,该方法用于建立两种或两种以上变量间的关系模型。线性回归使用最佳的拟合直线(也称为回归线)在独立(输入)变量和因变量(输出)之间建立一种直观的关系。简单线性回归是输入变量和输出变量之间的线性关系,而多元线性回归

    2024年02月15日
    浏览(53)
  • 【数据挖掘】-模型的评估(四)

    🤵‍♂️ 个人主页:@Lingxw_w的个人主页 ✍🏻作者简介:计算机科学与技术研究生在读 🐋 希望大家多多支持,我们一起进步!😄 如果文章对你有帮助的话, 欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+   目录  一、混淆矩阵与准确率指标

    2024年02月07日
    浏览(28)
  • 机器学习(四) -- 模型评估(3)

    机器学习(一) -- 概述 机器学习(二) -- 数据预处理(1-3) 机器学习(三) -- 特征工程(1-2) 机器学习(四) -- 模型评估(1-4) 未完待续…… 目录 机器学习(四) -- 模型评估(1) 机器学习(四) -- 模型评估(2) --- 系列文章目录 前言 四、 回归模型评估指标 1、均

    2024年01月21日
    浏览(38)
  • 机器学习(六) — 评估模型

    1 test set split the training set into training set and a test set the test set is used to evaluate the model 1. linear regression compute test error J t e s t ( w ⃗ , b ) = 1 2 m t e s t ∑ i = 1 m t e s t [ ( f ( x t e s t ( i ) ) − y t e s t ( i ) ) 2 ] J_{test}(vec w, b) = frac{1}{2m_{test}}sum_{i=1}^{m_{test}} left [ (f(x_{test}^{(i)}) - y_{tes

    2024年01月18日
    浏览(40)
  • 机器学习-模型评估优化

    任务: 拟合反应速率(rate)与温度(temperature)数据,预测85度时的反应速率 欠拟合 过拟合 例2: 欠拟合 过拟合 欠拟合与过拟合 模型不合适,导致其无法对数据实现有效预测 模型对数据的预测情况 训练数据 预测数据 欠拟合 不准确 不准确 过拟合 准确 不准确 好模型 准确

    2024年01月22日
    浏览(40)
  • 机器学习 --- 模型评估、选择与验证

    Java实训代码、答案,如果能够帮到您,希望可以点个赞!!!   如果有问题可以csdn私聊或评论!!!感谢您的支持 第1关:为什么要有训练集与测试集 1、下面正确的是?( D ) A、将手头上所有的数据拿来训练模型,预测结果正确率最高的模型就是我们所要选的模型。 B、

    2024年03月18日
    浏览(49)
  • 机器学习——常见模型评估指标

    目录 一.模型评估综述 1.1 什么是模型评估 1.2 评估类型 1.3 模型泛化能力 1.4 过拟合与欠拟合 1.4.1 过拟合 1.4.2欠拟合 二.常见的分类模型评估方式 2.1 混淆矩阵 2.2 准确率(Accuracy) 2.3 精确率(Precision) 2.4 召回率(Recall) 2.5 F1-score 2.6 ROC曲线及AUC值 2.7 PR曲线 三. PR曲线和ROC曲线的

    2024年04月10日
    浏览(65)
  • 【Python机器学习】决策树、逻辑回归、神经网络等模型对电信用户流失分类实战(附源码和数据集)

    需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 该实例数据来自kaggle,它的每一条数据为一个用户的信息,共有21个有效字段,其中最后一个字段Churn标志该用户是否流失   可用pandas的read_csv()函数来读取数据,用DataFrame的head()、shape、info()、duplicated()、nunique()等来初步

    2024年02月03日
    浏览(49)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包