机器学习实战基础(四):计算回归准确性
时间:2020-05-28
本文章向大家介绍机器学习实战基础(四):计算回归准确性,主要包括机器学习实战基础(四):计算回归准确性使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
简介
现在已经建立了回归器,接下来最重要的就是如何评价回归器的拟合效果。在模型评价的相关内容中,用误差(error)表示实际值与模型预测值之间的差值。
准备工作
下面快速了解几个衡量回归器拟合效果的重要指标(metric)。回归器可以用许多不同的指标进行衡量,部分指标如下所示。
平均绝对误差(mean absolute error):这是给定数据集的所有数据点的绝对误差平均值。
均方误差(mean squared error):这是给定数据集的所有数据点的误差的平方的平均值。这是最流行的指标之一。
中位数绝对误差(median absolute error):这是给定数据集的所有数据点的误差的中位数。这个指标的主要优点是可以消除异常值(outlier)的干扰。
测试数据集中的单个坏点不会影响整个误差指标,均值误差指标会受到异常点的影响。
解释方差分(explained variance score):这个分数用于衡量我们的模型对数据集波动的解释能力。如果得分1.0分,那么表明我们的模型是完美的。
R方得分(R2 score):这个指标读作“R方”,是指确定性相关系数,用于衡量模型对未知样本预测的效果。最好的得分是1.0,值也可以是负数。
详细步骤
scikit-learn里面有一个模块,提供了计算所有指标的功能。重新打开一个Python文件,然后输入以下代码:
import sklearn.metrics as sm print "Mean absolute error =", round(sm.mean_absolute_error(y_test, y_test_pred), 2) print "Mean squared error =", round(sm.mean_squared_error(y_test, y_ test_pred), 2) print "Median absolute error =", round(sm.median_absolute_error(y_ test, y_test_pred), 2) print "Explained variance score =", round(sm.explained_variance_ score(y_test, y_test_pred), 2) print "R2 score =", round(sm.r2_score(y_test, y_test_pred), 2)
每个指标都描述得面面俱到是非常乏味的,因此只选择一两个指标来评估我们的模型。通常的做法是尽量保证均方误差最低,而且解释方差分最高。
原文地址:https://www.cnblogs.com/qiu-hua/p/12978917.html
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