文章目录线性回归：预测函数：损失函数：优化算法：最小二乘法：梯度下降法：总结：机器学习：回归问题：分类问题： 线性回归：预测函数：我们以上图为例: 在一维空间中，线性回归是通过学习一条直线（下图），使得这条直线尽可能的拟合所有的已知点y, 并且希望新的样本点也尽可能的落在直线上（泛化能力）。 其中： y是实际值（已知点），hθ(x)是预测值。损失函数：假如我们现在已经有了一条直线，那怎么评价这个
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2024-03-20 10:53:30
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一、算法简介1.1 什么是回归分析回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。通常使用曲线/线来拟合数据点，目标是使曲线到数据点的距离差异最小。1.2 线性回归线性回归是回归问题中的一种，线性回归假设目标值与特征之间线性相关，即满足一个多元一次方程。通过构建损失函数，来求解损失函数最小时的参
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2024-03-24 10:23:40
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一、 线性回归模型1 简单介绍下线性回归？ 答：线性回归属于监督学习模型，它通过建立一个线性模型来预测一个数值型因变量和一个或者多个自变量之间的关系，使预测值和真实值尽可能接近。优点：简单易懂、可解释性强、易于实现和快速训练等。2 线性回归的5大假设是什么？ 答： 1） 自变量与因变量存在线性关系。 2） 自变量相互独立：如果一个自变量受到另一个自变量的影响，则会出现多重共线性，导致模型无法准确预
线性回归模型评价指标解析
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前言
线性回归是统计学中一种常见的方法，用于建立自变量与因变量之间的线性关系模型。在实际应用中，我们常常需要对线性回归模型的性能进行评估，以了解模型的拟合程度和预测能力。本文将介绍线性回归中几种常见的模型评价指标，包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）以及平均绝对
原创
精选
2023-12-24 15:14:29
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//2019.08.04#线性回归算法基础入门(Linear Regression)1、线性回归算法是一种非常典型的解决回归问题的监督学习算法，它具有以下几个特点：(1)典型的回归算法，可以解决实际中的回归问题；(2)思想简单，容易实现；(3)是许多强大的非线性算法模型的基础；(4)结果具有很好的可解释性；(5)蕴含机器学习中的很多重要思想。2、线性回归问题与分类问题的区别在于其标记结果的连续性和
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2024-04-24 15:01:50
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Python–线性回归评价指标实现一、项目背景（可不看） 最近在做非线性数据的数据预测，一头雾水，一年不学习，脑袋有问题。还记得上次做的数据是关于一个政务系统的热点问题分类模块，用了机器学习和深度学习啥的，满脸蒙，反正后面就是做完了（好多吐槽）。现在做的是关于供应链模块的需求预测，简单说目前的运作流程是：客户需求–>营业人员经验修正–>客户需求生成。面临问题：客户的需求不能保证准确性，
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2024-05-17 23:48:33
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要求：1.模型建立：线性回归原理、线性回归模型2.学习策略：线性回归损失函数、代价函数、目标函数3.算法求解：梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等4.线性回归的评估指标5.sklearn参数详解练习部分1.基于线性回归的房价预测问题2.利用sklearn解决回归问题3.sklearn.linear_model.LinearRegression完成进度：Day1Day3学习学习代码阅读Task1 Line
回归模型评价指标越接近1，表明方程的变量对y的解释能力越强，这个模型对
原创
2022-07-18 14:53:23
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文章目录1.6模型评估1 分类模型评估2 回归模型评估3 拟合3.1 欠拟合3.2 过拟合4 小结 1.6模型评估学习目标了解机器学习中模型评估的方法知道过拟合、欠拟合发生情况－ 模型评估是模型开发过程不可或缺的一部分。它有助于发现表达数据的最佳模型和所选模型将来工作的性能如何。 按照数据集的目标值不同，可以把模型评估分为分类模型评估和回归模型评估。1 分类模型评估准确率
预测正确
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2024-04-13 12:47:22
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关于作者：饼干同学 0x00 前言： 本篇内容是线性回归系列的第三篇。在《模型之母：简单线性回归&最小二乘法》、《模型之母：简单线性回归&最小二乘法》中我们学习了简单线性回归、最小二乘法，并完成了代码的实现。在结尾，我们抛出了一个问题：在之前的kNN算法（分类问题）中，使用分类准确度来评价算法的好坏，那么回归问题中如何评价好坏呢？本篇内容就是关于回归模型的评价，首先介
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2024-05-06 14:38:07
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回归模型的评价指标 目录回归模型的评价指标1. 是否预测到了正确的值1.1 均方误差1.2 绝对值误差2. 是否拟合了足够的信息2.1 R**2 在回归类算法中，有两种不同角度看待回归的效果:
第一，是否预测到了正确或者接近正确的数值（因为误差的存在）。第二，是否拟合到了足够的信息。（是否模型预测结果线性和样本真实结果线性更加吻合）1. 是否预测到了正确的值1.1 均方误差使用均方误差MSE
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2024-06-21 22:41:03
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模型评估很重要，因为一般来说，我们针对一个问题会有很多个模型可以解决，那么我们应该用哪个模型？难道一个线性回归用到底吗，肯定不是的。另一方面，在测试模型的泛化能力时，我们怎么定义这个模型的泛化能力好不好，或者说我们怎么判断得到的模型好不好，下一次训练会不会比上一次训练得到的模型更好，这些都需要一些指标去指出当下的模型的性能。这就是模型评价的意义所在。接下来要介绍的指标主要按照回归模型和分类模型分为
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2024-03-16 13:29:08
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前言tensorflow 是Google的开源的深度学习框架，本次分享下利用该框架计算出一个线性回归参数的预测实践，以及训练后如何将模型转化为web端可以使用的模型。 TensorFlow的官方地址：https://www.tensorflow.org/ ； js版本的官方地址: https://js.tensorflow.org/ ； 转化为web端可以使用的工具地址：https://gi
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2024-06-21 10:44:21
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一、数据集本次实战用到的是高炉煤气循环发电（CombinedCyclePowerPlant，CCPP）数据集，该数据集来自于UCI主页（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html）。 自变量AT，表示高炉的温度V，表示炉内的压力；AP，表示高炉的相对湿度RH，表示高炉的排气量因变量连续性，PE，表示高炉的发电量二、加载数据集1、读取数据并展示数
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2024-08-05 11:06:32
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作者 | AhongPlus 回归模型中常用的评估指标可以分如下几类：1. MAE系列，即由Mean Absolute Error衍生得到的指标；2. MSE系列，即由Mean Squared Error衍生得到的指标；3. R²系列；注：在英语中，error和deviation的含义是一样的，所以Mean Absolute Error也可以
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2024-03-12 22:15:47
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目录一、常用的评价指标1、SSE(误差平方和)2、R-square(决定系数)3、Adjusted R-Square (校正决定系数）二、python中的sklearn. metrics（1） explained_variance_score(解释方差分)（2） Mean absolute error（平均绝对误差）（3）Mean squared error（均方误差
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2023-09-07 11:24:41
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引言： 在我们建模的时候，我们要去选择出我们最棒的模型，就比如昨天的波士顿房价预测采用xgbt里面，我们最后需要选择出表现最好的那棵树，那怎么去评价好坏？ 这是一个回归问题，我们采用了rmse，但可以使用的评价标准还以用r2,mse,mae甚至是mape。甚至R2的评价比RMSE更客观！cv_results
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2024-05-10 17:52:06
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Linear Regression（线性回归）回归的核心思想—连续函数下进行预测线性模型的形式：（是权重向量）线性模型中的“线性”其实就是一系列一次特征的线性组合，在二维空间中是一条直线，在三维空间中是一个平面，推广到 n 维空间…应用：股票市场预测、自动驾驶技术、商品推荐系统…比如，预测住房价格： 它的工作方式是这样的 因而，要解决房价预测问题，我们实际上 是要将训练集“喂”给我们的学习算法，进
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2023-11-29 17:16:31
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1、线性回归基本概念回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。给定一个数据集，我们的目标是寻找模型的权重和偏置， 使得根据模型做出的预测大体符合数据里的真实价格。 输出的预测值由输入特征通过线性模型的仿射变换决定，仿射变换由所选权重和偏置确定。当我们的输入包含 个特征时，我们将预测结果 （通
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2024-08-20 18:04:24
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线性代数基本知识编程演示准备数据波士顿房价预测数据集下载建立模型多元线性回归模型 Y = x 1 x w 1 + x 2 x w 2 + … + x 12 x w 12 + b训练模型进行预测%matplotlib notebook
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import
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2024-06-30 13:03:58
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