作者：Jason Brownlee翻译：吴振东校对：车前子本文约3800字，建议阅读8分钟。本文为你讲解模型偏差、方差和偏差-方差权衡的定义及联系，并教你用Python来计算。衡量一个机器学习模型的性能，可以用偏差和方差作为依据。一个高偏差的模型，总是会对数据分布做出强假设，比如线性回归。而一个高方差的模型，总是会过度依赖于它的训练集，例如未修剪的决策树。我们希望一个模型的偏差和方差都很低，但更多
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2023-06-30 13:14:06
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# Python拟合标准误差的实现指南
在数据分析和统计建模中，拟合模型是非常重要的一步，而拟合标准误差则可以帮助我们评估模型的可靠性。什么是标准误差？简单来说，它是估计量与其真实值之间偏差的标准度量。我们可以使用Python中的一些库来完成这个任务，今天我们将详细讲解如何实现“Python拟合标准误差”。
## 实现流程
我们可以将实现过程拆分成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-14 05:55:29
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# 如何在 Python 中计算标准误差
标准误差（Standard Error, SE）是统计学中用于衡量样本均值的准确性的一种指标。它反映了样本均值对总体均值的估计误差。本文将引导你逐步实现标准误差的计算，适合初学者学习。
## 整体流程
在计算标准误差之前，我们需要了解一些基础，并遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-12 05:23:36
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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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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
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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（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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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
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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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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标准偏差和标准误差是统计学中的两个变异性估计量。两者只有一字之差，但是所表示的估计含义却很不同。首先，从英文名字来讲，标准偏差是standard deviation，deviation有“离差”的意思，标准偏差表征的是数据的离散程度；而标准误差的英文名是standard error，表征的是单个统计量在多次抽样中呈现出的变异性。可以这样理解，前者是表示数据本身的变异性，而后者表征的是抽样行为的变异
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2024-01-05 22:57:06
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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:
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
[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
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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操作步骤：新建Ex_info.xml→编辑sumocfg→运行sumocfg本文同时新增三种检测器，其中sumocfg文件内容如下：<configuration>
<input>
<net-file value="ds-wc.net.xml"/>
<route-files value="ds-wc.rou.xml"
1、多元线性回归模型1.1多元回归模型与多元回归方程设因变量为y，k个自变量分别为，描述因变量y如何依赖于自变量和误差项ε的方程称为多元回归模型。其一般形式可表示为：式中，为模型的参数，ε为随机误差项。上式表明，y是的线性函数加上随机误差项ε。随机误差项的解释见：随机误差项。与一元线性回归类似，在多元线性回归模型中，对误差项同样有三个基本假设：误差项期望为0；对于自变量的所有值，ε的值都相等；误差
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2023-07-28 21:36:49
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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
作者：长行时间：2019.03.09标准误差：标准误差是用以衡量统计量的可靠性的统计量；统计量（通常是参数的估计）的标准误差（stand error，SE）是其抽样分布的标准差或该标准差的估计值；如果它衡量的统计量为均值，则该标准误差称为均值的标准误差（standard error of the mean，SEM）。统计学解释总
原创
2022-02-14 16:34:27
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