Logistic回归是一种广义的回归模型，其与多元线性回归有着很多相似之处，模型的形式基本相同，虽然也被称为回归，但是其更多的情况使用在分类问题上，同时又以二分类更为常用。 回归和分类：回归问题得到的结果是连续的，比如通过学习时间预测成绩分类问题是将数据分成几类，比如根据邮件信息将邮件分成垃圾邮件和有效邮件两类Logistic回归的模型形式和线性回归一样，都是y=wx+b, 其中x可以是
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2024-02-21 13:15:01
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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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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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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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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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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
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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本文开始讲解关于如何评估回归模型的表现的几个方式。R平方首先来讲一下前面也有提到的R平方的概念。来看下面这个例子。下面红色的是数据对应的点，黑色的直线是我们拟合出来的一条简单线性线性回归。怎么拟合这条直线呢？实际上就是假设平面上有一条直线，我们将这些数据点向这条直线上做投影，那么这些投影和实际值的差的平方和最小时就能得到这条直线。这个也有个专业术语叫做剩余平方和（$SS_{res}$）。接下来还有
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2024-08-20 12:33:01
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模型评估指标（RMSE、MSE、MAE、R2准确率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线、PR曲线）1、回归模型评估指标 a、RMSE（Root Mean Square Error）均方根误差 衡量观测值与真实值之间的偏差。常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。 b、MSE（Mean Square Error）均方误差 通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。用了MSE为代价函
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2024-03-05 22:42:27
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大家都知道，机器学习无非就是分类和回归，回归需要用到哪些评价指标呢，以及如何看这些评价指标？以下是对全网几篇文章部分的截取，由于文章较为分散，篇幅也不长，就不贴引用了，作者见谅。 1.R Square介绍以及为什么好 分类准确率，就是在01之间取值。但RMSE和MAE没有这样的性质，得到的误差。因此RMSE和MAE就有这样的局限性，比如我们在预测波士顿方差，RMSE值是4.9（万美元） 我们再去预
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2024-01-19 22:55:58
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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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模型评价是指对于已经建立的一个或多个模型，根据其模型的类别，使用不同的指标评价其性能优劣的过程。常用的聚类模型评价指标有ARI评价法（兰德系数）、AMI评价法（互信息）、V-measure评分、FMI评价法和轮廓系数等。常用的分类模型评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1 Value）、ROC和AUC等。常用的回归模型评
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2023-12-06 18:52:59
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目录一、回归评价指标1、MSE（均方差）Mean squared error 2、MSE（平均绝对误差）3、编辑决定系数4、Adjusted R-squre（矫正决定系数）5、RMSE（平方根误差）二、分类评价指标1、正确率和错误率2、精准度和召回率3、综合精准度和召回率4、ROC曲线和AUC值一、回归评价指标思考角度：1、是否预测到了正确的数值（MSE、MAE）  
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2024-06-28 13:14:50
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线性回归模型评价指标解析
(文章目录)
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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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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//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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根据目前自己掌握的知识来总结以下预测的性能评估指标（回归与分类）,对于后续研究能有快捷的方式获取，不用再去翻记录了。 1.回归与分类的相似与区别。 区别：回归问题是连续变量，分类问题离散变量。 回归呈现的是与真实数值类似的形态出现，比较预测值与真实值的差别。例如：房价预测问题 该图出自文章https://doi.org/10.1080/00268976.2019.1696478 这是一篇回归类的文
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2024-04-20 09:09:55
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1. 线性模型_基本形式1.1 定义回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条
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2024-05-13 12:13:39
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机器学习的算法主要有分类和回归两种算法，这两种算法有着自己各自的性能评估指标。 回归算法主要性能评估指标有： 平均绝对误差（MAE）、平均平方误差（MSE） 分类算法主要评估指标有： 精确率、召回率、ROC曲线、AUC分类算法的性能评价指标1、精确率 召回率 精确率是针对预测结果而言，预测结果中预测为正的中有多少是真正是正的； 召回率是针对原来样本而言，样本中有多少是正的最终也被预测为
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2024-06-16 21:44:07
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