回归评价指标：MSE、RMSE、MAE、R2、Adjusted R2

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。

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）

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]：

如果结果是 0，说明模型拟合效果很差；

如果结果是 1，说明模型无错误。

一般来说，R-Squared 越大，表示模型拟合效果越好。R-Squared 反映的是大概有多准，因为，随着样本数量的增加，R-Square必然增加，无法真正定量说明准确程度，只能大概定量。

5、校正决定系数（Adjusted R-Square）

其中，n 是样本数量，p 是特征数量。

Adjusted R-Square 抵消样本数量对 R-Square的影响，做到了真正的 0~1，越大越好。

python中可以直接调用

from sklearn.metrics import mean_squared_error #均方误差
from sklearn.metrics import mean_absolute_error #平方绝对误差
from sklearn.metrics import r2_score#R square
#调用
MSE：mean_squared_error(y_test,y_predict)
RMSE:np.sqrt(mean_squared_error(y_test,y_predict))
MAE：mean_absolute_error(y_test,y_predict)
R2：r2_score(y_test,y_predict)
Adjusted_R2：:1-((1-r2_score(y_test,y_predict))*(n-1))/(n-p-1)

回归评价指标：MSE、RMSE、MAE、R2、Adjusted R2相关推荐

【机器学习】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 ...
回归评价指标MSE、RMSE、MAE、MAPE及python实现
文章目录回归评价指标公式 MSE RMSE MAE MAPE python实现 numpy sklearn 回归评价指标公式假设: 预测值:y^={y1^,y2^,-,yn^}\hat{y}=\{ ...
ML之ME/LF：机器学习中回归预测模型评估指标(MSE/RMSE/MAE)简介、使用方法、代码实现、案例应用之详细攻略
ML之ME/LF:机器学习中回归预测模型评估指标(MSE/RMSE/MAE)简介.使用方法.代码实现.案例应用之详细攻略目录回归预测问题中评价指标简介 RMSE 标准差SD MSE函数
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 ...
预测评价指标：MSE,RMSE,MAE，MAPE，SMAPE
目录前言 MSE RMSE MAPE SMAPE Python程序前言分类问题的评价指标是准确率,回归算法的评价指标是MSE,RMSE,MAE.测试数据集中的点,距离模型的平均距离越小,该模型越 ...
回归评价指标MSE、RMSE、MAE、R-Squared
前言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.下面一一介绍均方误差(MSE) MSE (Mean Squared Error)叫做均方误差 ...
关于各种回归评价指标MSE、RMSE、MAE、R-Squared、Standard Deviation（标准差）
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.下面一一介绍: 1.均方误差(MSE) MSE (Mean Squared Error)叫做均方误差 ...
线性回归中常见的一些统计学术语（RSE RSS TSS ESS MSE RMSE R2 Pearson's r）
TSS: Total Sum of Squares(总离差平方和) --- 因变量的方差 RSS: Residual Sum of Squares (残差平方和) --- 由误差导致的真实值和估计值 ...
python求均方根误差_python之MSE、MAE、RMSE的使用
我就废话不多说啦,直接上代码吧! target = [1.5, 2.1, 3.3, -4.7, -2.3, 0.75] prediction = [0.5, 1.5, 2.1, -2.2, 0.1, ...
机器学习9衡量线性回归法的指标，MSE,RMS,MAE
文章目录一.衡量线性回归法的指标,MSE,RMS,MAE 1.MSE均方误差(Mean Squared Error) 2.RSE均方误差(Root Mean Squared Error) 3.平均绝 ...