【笔记】衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE以及评价回归算法 R Square

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衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE以及评价回归算法 R Square 衡量线性回归法的指标对于分类问题来说,我们将原始数据分成了训练数据集和测试数据集两部分,我们使用训练数据集得到模型以后使用测试数据集进行测试然后和测试数据集自带的真实的标签进行对比,那么这样一来,我们就得到了我们的分类准确度,使用这种分类准确度来衡量机器学习模型的好坏那么对于线性回归算法的好坏应该用什么来衡量呢以简单线性回归算法来说,我们就是为了使损失函数尽可能的小,那么我们在使用的时候,实际上也是分成两部分的…

衡量线性回归法的指标MSE, RMSE,MAE和R Square

衡量线性回归法的指标:MSE, RMSE和MAE 举个栗子: 对于简单线性回归,目标是找到a,b 使得尽可能小其实相当于是对训练数据集而言的,即当我们找到a,b后,对于测试数据集而言 ,理所当然,其衡量标准可以是但问题是,这个衡量标准和m相关. (当10000个样本误差累积是100,而1000个样本误差累积却达到了80,虽然80<100,但我们却不能说第二个模型优于第一个) 改进==> 对式子除以m,使得其与测试样本m无关 -> 但又有一个问题,之前算这个公式时为了保证其每项为…

机器学习：衡量线性回归法的指标（MSE、RMSE、MAE、R Squared）

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: MSE:均方误差 RMSE:均方根误差 MAE:平均绝对误差二.具体实现 1)自己的代码 import numpy as np from sklearn.metrics import r2_score class SimpleLinearRegression: def __init__(self): ""…

《Python编程从0到1》笔记3——欧几里得算法

本节以欧几里得算法(这是人类历史上最早记载的算法)为示例,向读者展示注释.文档字符串(docstring).变量.循环.递归.缩进以及函数定义等Python语法要素. 欧几里得算法:“在数学中,辗转相除法,又称欧几里得算法(Euclidean algorithm),是求最大公约数的算法.辗转相除法首次出现于欧几里得的<几何原本>(第VII卷,命题i和ii)中,而在中国则可以追溯至东汉出现的<九章算术>.两个整数的最大公约数是能够同时整除它们的最大的正整数.辗转相除法基于如下原…

Lasso回归算法：坐标轴下降法与最小角回归法小结

前面的文章对线性回归做了一个小结,文章在这: 线性回归原理小结.里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍.提到了线程回归的L2正则化-Ridge回归,以及线程回归的L1正则化-Lasso回归.但是对于Lasso回归的解法没有提及,本文是对该文的补充和扩展.以下都用矩阵法表示,如果对于矩阵分析不熟悉,推荐学习张贤达的<矩阵分析与应用>. 1. 回顾线性回归首先我们简要回归下线性回归的一般形式: \(h_\mathbf{\theta}(\mathbf{X}) = \mathbf{X\theta…

Spark MLlib回归算法------线性回归、逻辑回归、SVM和ALS

Spark MLlib回归算法------线性回归.逻辑回归.SVM和ALS 1.线性回归: (1)模型的建立: 回归正则化方法(Lasso,Ridge和ElasticNet)在高维和数据集变量之间多重共线性情况下运行良好. 数学上,ElasticNet被定义为L1和L2正则化项的凸组合: 通过适当设置α,ElasticNet包含L1和L2正则化作为特殊情况.例如,如果用参数α设置为1来训练线性回归模型,则其等价于Lasso模型.另一方面,如果α被设置为0,则训练的模型简化为ridge回归模型.…