回归模型的评价指标一、总体介绍1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE） 观测值与真值偏差的平方和与观测次数的比值：这就是线性回归中最常用的损失函数，线性回归过程中尽量让该损失函数最小。那么模型之间的对比也可以用它来比较。 MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。2. 均方根误差（标准误差）（Root Mean Squard Er
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2024-04-18 09:13:57
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文章目录1.概念:在概率论和统计学中，数学期望 (mean)（或 均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的 概率 乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量 平均取值 的大小。需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的 平均数 。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。大数定律 规定，随着重复次数接近无穷大，数值的
简单线性回归方程式：
1.1 估计参数代表第i 个残差第i 个观测到的响应值和第i 个用线性模型预测出的响应值之间的差距 残差平方和（residual sum of squares ,RSS）： &nb
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2023-09-30 09:43:58
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回归模型评估有三种方法，分别是：平均绝对值误差、均方误差和R平方值，如表1所示：指标描述metrics方法Mean Absolute Error(MAE)平均绝对误差from sklearn.metrics import mean_absolute_errorMean Square Error(MSE)平均方差from sklearn.metrics import mean_squared_e
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2024-04-23 10:24:47
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一、标准化/归一化定义归一化和标准化经常被搞混，程度还比较严重，非常干扰大家的理解。为了方便后续的讨论，必须先明确二者的定义。归一化 就是将训练集中某一列数值特征（假设是第i列）的值缩放到0和1之间。方法如下所示：标准化 就是将训练集中某一列数值特征（假设是第i列）的值缩放成均值为0，方差为1的状态。如下所示：进一步明确二者含义 归一化和标准化的相同点都是对某个特征（column）进行缩放（sca
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2024-08-01 07:31:32
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做回归分析，常用的误差主要有均方误差根（RMSE）和R-平方（R2）。RMSE是预测值与真实值的误差平方根的均值。这种度量方法很流行（Netflix机器学习比赛的评价方法），是一种定量的权衡方法。 ””’ 均方误差根 ”’ def rmse(y_test, y): return sp.sqrt(sp.mean((y_test - y) ** 2)) R2方法是将预测值跟只使用均值的情况下相比
（这篇文章主要参考了黄言同学的这篇文章，按着自己的理解把文章重写了一遍，删除了一些自己觉得可能不太常用的指标和比较难的公式推导部分，比如决定系数等内容，补充了一些自己想到的小例子。）机器学习评估指标大致可以分成两类，回归（Regression）算法指标和分类（Classification)算法指标。回归（Regression）算法指标常用的回归（Regression）算法指标有平均绝对误差（Mea
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2024-05-02 07:40:49
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个人认为主要有两个原因。原因一：为了让估计出的回归系数是无偏估计。总体参数的估计值必须符合一些好的特性才行，比如无偏性，相合性（一致性），有效性之类的，否则你的估计值就是瞎猜。如果假定误差均值为零，则最小二乘估计出来的回归系数就是无偏的。一个估计量并不是说无偏就一定好，也可以有偏。如果有偏，只要它和无偏估计量相比较“均方误差”更小，则我们就可以选用有偏的估计量。比如岭回归得到的回归系数就是有偏估计
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2024-02-24 16:59:30
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一 序 本文属于极客时间机器学习40讲学习笔记系列。11基础线性回归：一元与多元线性模型最大的优点不是便于计算，而是便于解释。之前的课证明了当噪声满足正态分布时，基于最小二乘法（least squares）的线性回归和最大似然估计是等价的。线性回归的数学表达式被写成讨论几何意义时，这个表达式要被改写成：当输出被写成其背后的寓意是每个包含若干输入属性和一个输出结果的样本都被
在学习logistic regression（逻辑斯蒂回归）的时候，我们用类似交叉熵的损失函数Log误差：，而不是在线性回归里常用的平均平方误差(MSE)：.我最近找到一篇博文讲得不错，这两天翻译一下，顺便求一波thesis高分Why not Mean Squared Error(MSE) as a loss function for Logistic Regression? – Rajesh S
一、回归指标1.1 均方误差（Mean Squared Error, MSE）MSE 称为均方误差，又被称为 L2 范数损失，该统计参数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值，公式如下： 为每个样本数据的权重系数，范围 [0,]，当预测值与真实值完全吻合时等于0，即完美模型；误差越大，该值越大。总而言之，值越小，机器学习网络模型越精确，相反，则越差。优点：MSE会得到一个只有一个全局最小值的
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2024-05-08 11:15:49
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Part1描述统计描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。集中趋势分析：集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？离中趋势分析：离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差（协方差：用
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2024-08-05 11:56:04
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一、MSE、RMSE、MAE思路：测试数据集中的点，距离模型的平均距离越小，该模型越精确# 注：使用平均距离，而不是所有测试样本的距离和，因为距离和受样本数量的影响 1）公式： 二、具体实现 1）自己的代码import numpy as np
from sklearn.metrics import r2_score
class SimpleLinearRegression:
by：ysuncn（欢迎转载，请注明原创信息） 什么是标准差（standard deviation）呢？根据国际标准化组织（ISO）的定义：标准差σ是方差σ2的正平方根；而方差是随机变量期望的二次偏差的期望，这个就不用解释了。  
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2024-05-04 16:55:36
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阅读书籍为《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》王静源等翻译的中文译版《机器学习实战，基于 Scikit-Learn 和 TensorFlow》1. 基于简单线性回归模型的两种模型训练方法线性回归模型中的三个基本公式： 1.线性回归模型预测： 2.线性回归模型预测（向量化）： 3.线性回归模型的MSE成本函数：
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2024-07-03 05:11:57
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[机器学习] 数据特征 标准化和归一化你了解多少？ TinyMind 2018-07-26 15:12 数据特征分析
数据标准化
数据归一化
一、标准化/归一化定义归一化和标准化经常被搞混，程度还比较严重，非常干扰大家的理解。为了方便后续的讨论，必须先明确二者的定义。归一化 就是将训练集中某一列数值特征（假设是第i列）的值缩放到0和1之间
作者：糖甜甜甜1. 生存分析生存分析主要用于医学研究，比如医疗方案对病人寿命的影响。后面用来探究所感兴趣的事件的发生的时间的统计方法。比如产品的寿命分析、工程中的失败时间分析等等。这里病人死亡、产品淘汰和工程失败等称为事件event。生存分析中有两个重要的概念，一是生存函数，二是风险函数。生存函数的形式如下，表示为事件未发生的样本比例随时
概念线性回归（linear regression）意味着可以把输入项分别乘以一些常量，然后把结果加起来得到输出。这个输出就是我们需要预测的目标值而这些常量就是所谓的回归系数我们把求这些回归系数的过程叫做回归，这个过程是对已知数据点的拟合过程更一般化的解释来自Tom M.Mitchell的《机器学习》：回归的含义是逼近一个实数值的目标函数标准线性回归那应该怎么求回归系数w呢。一个常用的方法是找出使得
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2024-03-21 21:47:38
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# 在R语言中求回归标准误差的指南
回归分析是一种常用的统计方法，用于预测一个变量（响应变量）与一个或多个其他变量（预测变量）之间的关系。在R语言中，求回归模型标准误差的步骤相对简单。本文将一步一步教你如何实现这一过程，帮助你掌握R语言中的回归分析。
## 流程概述
下面是求回归标准误差的流程步骤：
| 步骤 | 描述
二.一 单变量(x)线性回归模型 1,在监督学习中我们有一个数据集，它被称为一个训练集 ，以住房为例 m为训练集的总的训练样本的数量，x为输入变量/特征，y为输出变量/目标变量 （x，y）表述一个训练样本，（x^(i),y^(i)）为第i行训练样本 那么。什么是训练集呢，监督学习是怎样工作的？下图： 我们向学习算法提供训练集，比如上例的房价训练集，学习算法的任务是输出一个函数，通常用h表示，
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2024-09-29 17:29:14
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