决定系数 均方误差mse_【机器学习】回归误差:MSE、RMSE、MAE、R2、Adjusted R2 +方差、协方差、标准差(标准偏差/均方差)、均方误差、均方根误差(标准误差)、均方根解释...
我们通常采用MSE、RMSE、MAE、R2来评价回归预测算法。
1、均方误差:MSE(Mean Squared Error)
其中,
为测试集上真实值-预测值。
def rms(y_test, y):
return sp.mean((y_test - y) ** 2)
2、均方根误差:RMSE(Root Mean Squard Error)
可以看出,RMSE=sqrt(MSE)。
3、平均绝对误差:MAE(Mean Absolute Error)
以上各指标,根据不同业务,会有不同的值大小,不具有可读性,因此还可以使用以下方式进行评测。
4、决定系数:R2(R-Square)
def R2(y_test, y_true):
return 1 - ((y_test - y_true)**2).sum() / ((y_true - y_true.mean())**2).sum()
其中,分子部分表示真实值与预测值的平方差之和,类似于均方差 MSE;分母部分表示真实值与均值的平方差之和,类似于方差 Var。
根据 R-Squared 的取值,来判断模型的好坏,其取值范围为[0,1]
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