分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared。 MSE和MAE适用于误差相对明显的时候，大的误差也有比较高的权重，RMSE则是针对误差不是很明显的时候；MAE是一个线性的指标，所有个体差异在平均值上均等加权，所以它更加凸显出异常值，相比MSE；
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2019-02-21 22:41:00
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分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared。
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2023-05-20 09:09:57
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# R语言中的Snp R-squared p value
## 引言
在基因组学研究中，我们经常需要分析基因型数据和其相关性。其中一种常见的分析方法是计算单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphism，简称SNP）的相关性，并据此评估基因之间的关联性。R语言提供了丰富的工具包和函数来计算SNP的R-squared和p值，帮助我们更好地了解基因型之间的关系。本文将介
原创
2023-07-02 13:13:12
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multiple r squared adjusted r squared http://web.maths.unsw.edu.au/~adelle/Garvan/Assays/GoodnessOfFit.html Goodness-of-Fit Statistics Sum of Squares
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2017-11-11 20:37:00
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R方（R-squared）及调整R方（Adjusted R-Square）区别第一：R方（R-squared）定义：衡量模型拟合度的一个量,是一个比例形式，被解释方差/总方差。公式：R-squared = SSR/TSS
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2022-08-02 13:11:18
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关于计算基于Python的R²（确定系数）
R²（R-squared）是一种衡量回归模型拟合优度的统计量，反映了自变量对因变量的解释能力。在Python中，可以方便地计算R²值，以评估回归模型的表现。本文将详细记录如何在Python中计算R²的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。
## 环境准备
在计算R²之前，需要准备好软硬件环境：
### 软硬件要求
传送门
思路：dfs探路即可，注意判断邻界条件，记得多考虑几种情况。
同时不能忽视题目条件。
#include<algorithm>
#include<map>
#include<cstring>
#include<iostream>
using namespace std;
char a[500][500];
int n, flag = 0;
vo...
原创
2022-06-29 10:13:07
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Instructions:A squared string is a string of n lines, each substring being n characters long. We are given two n-squared strings.Exam5...
原创
2023-06-28 15:31:30
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文献:Nakagawa S , Johnson P C D , Schielzeth H . The coefficient of determination R(2) and intra-class correlation coefficient from generalized linear mixed-effects models revisited and expanded.[J]. ...
原创
2021-06-04 22:52:56
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文献:Nakagawa S , Johnson P C D , Schielzeth H . The coe
原创
2022-02-16 16:09:48
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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景相关向量机（Relevance Vector Machine，简称RVM）是Micnacl E.Tipping于2000年提出的一种与SVM（Support Vector Machine）类似的稀疏概率模型，是一种新的监督学习方法。它的训练是在贝叶斯框架下进行的，在先
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2023-11-06 22:59:06
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PyTorch学习笔记（八）：卷积神经网络基础知识二维卷积层二维互相关运算二维卷积层图像中物体边缘检测通过数据学习核数组互相关运算和卷积运算特征图和感受野小结填充和步幅填充步幅小结多输入通道和多输出通道多输入通道多输出通道
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2024-08-05 23:26:42
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tf.squared_difference squared_difference( x, y, name=None ) 功能说明： 计算张量 x、y 对应元素差平方 参数列表： 参数名必选类型说明 x 是 张量 是 half, float32, float64, int32, int64, comp
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2018-08-24 10:11:00
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# 使用Python和NumPy计算R和R²
在数据分析和统计建模中，R和R²（决定系数）是两种经常用到的指标。它们可以帮助我们了解自变量与因变量之间的关系。本文将介绍如何利用Python中的NumPy库来计算这两个指标，并附上相关代码示例和关系图。
## 什么是R和R²？
- **R（相关系数）**：是衡量两个变量之间线性相关程度的指标，其取值范围在-1到1之间。R值越接近1，表示两个变量
# 实现 Python 中的均方误差（Mean Squared Error）
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要计算模型预测结果与实际值之间的均方误差。在 Python 中，我们可以使用均方误差（Mean Squared Error，MSE）来衡量模型的准确性。在这篇文章中，我将教你如何在 Python 中实现均方误差的计算方法。
## 步骤概览
为了更好地帮助你理解整个流程，
原创
2024-07-10 06:12:27
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meshgrid的目的是生成两套行列数一致的矩阵，其中一个是行重复，一个是列复制；可以这么来理解，通过ravel()将矩阵数据拉平之后，就可以将这两套矩阵累加在一起，形成一个两行数据，要达到这个效果是需要行列相同，这样就能够理解meshgrid行为了。 比如下面的数据，是原始的两个数组： t01:
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2018-10-14 19:31:00
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# 如何在Python中实现mean_squared_error
## 1. 介绍
在机器学习和统计学中，均方误差（mean squared error，MSE）是一种用来衡量模型预测值与真实值之间差异的指标。在Python中，可以使用numpy库来计算均方误差。在本文中，我将向你展示如何在Python中实现均方误差的计算。
## 2. 流程及步骤
### 2.1 步骤表格
```markd
原创
2024-06-05 05:19:22
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决策树简介决策树是一个经典的机器学习算法，顾名思义，先构造树形结构，再利用树形结构决策，既可用于分类，又可用于回归。基本结构如下： 图片： 举一个例子，预测一家人谁下午最有可能打游戏。每个家庭成员都有一些特征，例如年龄，性别等。假设根节点为年龄，则根据年龄的阈值，所有家庭成员分成两类，接来下再根据第一个非叶子节点的特征依次决策，直到所有家庭成员分到叶子节点。 训练阶段：根据训练数据集，构造决策树。
Numpy库学习0. 基本数据类型0.1 Ndarray 对象0.2 常用 NumPy 基本类型0.2.1 数据类型对象 (dtype)0.3 数组属性1. 创建数组1.1 普通创建数组1.2 从已有的数组创建数组1.3 从数值范围创建数组1.4 切片和索引1.5 高级索引2. 数组操作2.1 广播(Broadcast)2.2 迭代数组2.3 数组操作2.3.1 修改数组形状2.3.2 翻转数组
1. 简介K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。2. 算法大致流程为：1）随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定属于数据集)2）分别计算每个数据点到k个种子点的距离，离哪个种子点最近，就属于哪类3）重新计算k
