回归类的模型评估指标回归类算法的模型评估一直都是回归算法中的一个难点，但不像我们曾经讲过的无监督学习算法中的轮廓系数等等评估指标，回归类与分类型算法的模型评估其实是相似的法则——找真实标签和预测值的差异。只不过在分类型算法中，这个差异只有一种角度来评判，那就是是否预测到了正确的分类，而在我们的回归类算法中，我们有两种不同的角度来看待回归的效果：第一，我们是否预测到了正确的数值。第二，我们是否拟合到
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2024-04-03 12:38:39
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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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欢迎关注”生信修炼手册”!回归模型的评估，核心是利用模型预测值与真实值之间的差值，常用的指标有以下几种1.
原创
2022-06-21 09:28:57
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fi表示预测值，yi代表实际值平均绝对误差（MeanAbsoluteError）2.均方误差（MeanSquaredError）MSE回归任务最常用的一个指标。对比MAE，MSE可以放大预测偏差较大的值，可以比较不同预测模型的稳定性，应用场景相对多一点。3.方均根差（RootMeanAbsoluteError）缺点是因为使用的是平均误差，对异常值比较敏感，如果回归器对某个点的回归值很不合理，那么它
原创
2021-03-02 10:38:35
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一、多元线性回归房价预测案例：多重共线性（Multicollinearty）: 是指线性回归模型中的 解释
原创
2022-10-05 22:59:20
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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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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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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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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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引言最近在读西瓜书，查阅了多方资料，恶补了数值代数、统计概率和线代，总算是勉强看懂了西瓜书中的公式推导。但是知道了公式以后还是要学会应用的，几经摸索发现python下的sklearn包把机器学习中经典的算法都封装好了，因此，打算写几篇博客记录一下sklearn包下的常用学习算法的使用，防止自己以后忘了，嘿嘿。1.对数几率回归算法在分类任务中，我们希望根据训练样本，由事物的属性来对事物进行分类，这是
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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我们训练学习好的模型，通过客观地评估模型性能，才能更好实际运用决策。模型评估主要有：预测误差情况、拟合程度、模型稳定性等方面。还有一些场景对于模型预测速度（吞吐量）、计算资源耗用量、可解释性等也会有要求，这里不做展开。一、评估预测误差情况机器学习模型预测误差情况通常是评估的重点，它不仅仅是学习过程中对训练数据有良好的学习预测能力，根本上在于要对新数据能有很好的预测能力（泛化能力），所以我们常通过测
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2024-07-17 20:52:20
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模型性能定量评估指标
原创
2022-06-21 23:30:35
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模型构建好后，如何判断这个模型好不好？或者说，对于两个模型，如何判断哪个模型更好呢？本文将简单综述模型评价的各种方法。对于模型的评价，主要分为2个角度：一个是模型的Discrimination（区分度），或称预测精度，评价的指标包括AUC、C指数、NRI等；另一个是Goodness of Fit（拟合优度），或称Calibration（校准度），评价指标包括AIC、BIC、R方、Brier分数等。
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2023-10-12 17:08:52
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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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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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目录Regression Model 回归模型Loss Function 损失函数Gradient Descent 梯度下降实例问题：解决办法：另一个例子 Regression Model 回归模型回归模型用于得到输入数据到输出数据之间的一种映射关系，可以用 来简单表示。 其中w表示网络的权重，b表示偏置。x为网络输入，y为网络输出。Loss Function 损失函数损失函数用于评估模型预测（
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2024-04-23 10:07:27
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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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NLP常用评价指标一.概述 自动评价指标（Automatic Evaluation Metric）是用来衡量一个语言模型好坏的标准，是NLP任务中用于评价系统性能的标准。NLP任务大致分为文本分类，文本匹配/排序，序列标注和文本生成。二.文本分类 对于NLP文本分类任务的评价指标有哪些？通过什么标准去判断一个模型的好坏？如何解读指标的意义？ T：表示正类 F：表示负
