[云炬python3玩转机器学习] 5-6最好的衡量线性回归法的指标: R Squared

RMSE MAE 无法解决不同模型之间的误差值比较,如预测房产数据误差为5万元，而预测学生成绩误差是10分，无法进行比较算法是用在哪个问题上好

R Squared就可以解决这种问题

y = y均值这个模型，再在机器学习中叫 Baseline Model，是一种最朴素的预测方法，R²这个值直观的理解就是我们的模型对比Baseline Model模型的效果

R²与分类准确度有一个很打大的不同就是可以小于0

Var(y)代表的是y这组数据对应的方差

06 R Squared (R^2)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
import datetime;print("Run by CYJ,",datetime.datetime.now())
Run by CYJ, 2022-01-20 13:23:49.455706
boston = datasets.load_boston()
x = boston.data[:,5] # 只使用房间数量这个特征
y = boston.targetx = x[y < 50.0]
y = y[y < 50.0]
from playML.model_selection import train_test_splitx_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, seed=666)
from playML.SimpleLinearRegression import SimpleLinearRegressionreg = SimpleLinearRegression()
reg.fit(x_train, y_train)
SimpleLinearRegression()
reg.a_
7.8608543562689555
reg.b_
-27.459342806705543
y_predict = reg.predict(x_test)
R Square
from playML.metrics import mean_squared_error1 - mean_squared_error(y_test, y_predict)/np.var(y_test)
0.6129316803937322
封装我们自己的 R Score
代码参见 这里from playML.metrics import r2_scorer2_score(y_test, y_predict)
0.6129316803937322
scikit-learn中的 r2_score
from sklearn.metrics import r2_scorer2_score(y_test, y_predict)
0.6129316803937324
scikit-learn中的LinearRegression中的score返回r2_score:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html在我们的SimpleRegression中添加score
reg.score(x_test, y_test)
0.6129316803937322

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