回归模型mse很小,R2很很大

2024-09-02

深度研究：回归模型评价指标R2_score

回归模型的性能的评价指标主要有:RMSE(平方根误差).MAE(平均绝对误差).MSE(平均平方误差).R2_score.但是当量纲不同时,RMSE.MAE.MSE难以衡量模型效果好坏.这就需要用到R2_score,实际使用时,会遇到许多问题,今天我们深度研究一下. 预备知识搞清楚R2_score计算之前,我们还需要了解几个统计学概念. 若用$y_i$表示真实的观测值,用$\bar{y}$表示真实观测值的平均值,用$\hat{y_i}$表示预测值,则: 回归平方和:SSR $$SSR = \s

HTML5做手机站页面字体显示很小的解决方法

HTML5做手机站需要加上一部分代码,不然字体会显示很小的,经历了很久的不解才发现的,希望给大家一些帮助 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//WAPFORUM//DTD XHTML Mobile 1.0//EN" "http://www.wapforum.org/DTD/xhtml-mobile10.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <

RTTI、虚函数和虚基类的实现方式、开销分析及使用指导（虚函数的开销很小，就2次操作而已）

白杨 http://baiy.cn “在正确的场合使用恰当的特性” 对称职的C++程序员来说是一个基本标准.想要做到这点,首先要了解语言中每个特性的实现方式及其开销.本文主要讨论相对于传统 C 而言,对效率有影响的几个C++新特性: 编译时开销运行时开销相关文档: C++编码规范与指导 C++异常机制的实现方式和开销分析多处理器环境和线程同步的高级话题 C++0x(C++11)新特性点评相对于传统的 C 语言,C++ 引入的额外开销体现在以下两个方面: 编译时开销模板.类层次结构.强类

解决eclipse中文字很小

新下载的eclipse4.2.1版本,显示中文字体很小,但是英文比较正常.网上查看要更改字体大小,但是更改后英文也变大了,不是想要的结果. window – preferences – general – appearance – colors and fonts – basic – text font – edit 把弹出页面中的“西欧语言”改成“中欧字符”,即可解决. 原文:http://coolheaded.cn/?p=14

【生产问题】记还原一个很小的BAK文件，但却花了很长时间，分析过程

[生产问题]还原一个很小的BAK文件,但却花了很长时间? 关键词:备份时事务日志太大会发生什么?还原时,事务日志太大会怎么办? 1.前提: [1.1]原库数据已经丢失,只有这个bak了 [1.2]bak文件只有1.8G大小 2.遇见问题 [2.1]排查为什么这么慢,1.8G的bak文件,还原了2个小时还没成功. (1)排查请求进度: 查看 sys.dm_exec_requests(查看进度与阻塞) select status,start_time,command,percent_complete

封了1000多个IP地址段，服务器现在坚如磐石，对付几个小毛贼还是很轻松的

封了1000多个IP地址段,服务器现在坚如磐石 root登陆权限取消,防火墙装上,关闭所有没必要的端口,外层加装路由器映射, 修改常用端口,将常用端口改成陷阱程序,只要访问我这些陷阱端口,程序直接drop这个ip 对付几个小毛贼还是很轻松的 iptables -I INPUT -s 123.44.55.0/24 -j DROP && iptables -I INPUT -s 58.217.166.0/24 -j DROP && iptables -I INPU

很小的一个函数执行时间调试器Timer

对于函数的执行性能(这里主要考虑执行时间,所耗内存暂不考虑),这里写了一个简单的类Timer,用于量化函数执行所耗时间. 整体思路很简单,就是new Date()的时间差值.我仅仅了做了一层简单的封装—— /** * 执行时间调试器 * * Timer类 */ (function(win) { var Timer = function() { return this; }; Timer.log = function(content) { if (typeof console == "undefi

[日常] 用vim的时候发现的不是很小的bug...

前一天晚上的时候不知道搞啥了...第二天早上起来开 gnome-system-monitor 的时候发现CPU占用好像不太对头 (一直有个核是 $100\%$), 转到进程的时候发现使用最高的居然是个 vim... 顺手翻了翻这个进程其他的资源占用, 一翻不要紧, 居然一直在以 $13.9\texttt{MB}$ 左右的稳定速度写磁盘...? 哦豁完蛋然后去考试了, 下午回来发现磁盘特么的马上就要被写满了... 找了找开了哪些 vim, 然后发现我所有终端都没开着 vim? 喵喵喵?

回归模型效果评估系列2-MAE、MSE、RMSE、MAPE(MAPD)

MAE.MSE.RMSE.MAPE(MAPD)这些都是常见的回归预测评估指标,重温下它们的定义和区别以及优缺点吧 MAE(Mean Absolute Error) 平均绝对误差是基础的评估方法,后面的方法一般以此为参考对比优劣. MSE(Mean Square Error) 平均平方差

C++内存管理（超长，例子很详细，排版很好）

[导语] 内存管理是C++最令人切齿痛恨的问题,也是C++最有争议的问题,C++高手从中获得了更好的性能,更大的自由,C++菜鸟的收获则是一遍一遍的检查代码和对C++的痛恨,但内存管理在C++中无处不在,内存泄漏几乎在每个C++程序中都会发生,因此要想成为C++高手,内存管理一关是必须要过的,除非放弃C++,转到Java或者.NET,他们的内存管理基本是自动的,当然你也放弃了自由和对内存的支配权,还放弃了C++超绝的性能.本期专题将从内存管理.内存泄漏.内存回收这三个方面来探讨C++内存管理问题

paip.解决数据库mysql增加列字段很慢添加字段很慢

paip.解决数据库mysql增加列字段很慢添加字段很慢 #环境如下: mysql5.6 数据仅仅3w alter table xxx add column yyy int default 0; 添加字段很慢,好几份中都没有好.. #原因以及解决 [SQL] alter table grejx_def add column flag12 int default 0; 受影响的行: 0 不是那种lock--copoy--rewrite的方式.effeic row sh 0 ,为甚还是这么

chrome浏览器上传图片反应很慢，延迟很久才弹出窗口

chrome浏览器上传图片反应很慢,延迟很久才弹出窗口一个上传图片的控件,点击按钮上传图片,用chrome(谷歌浏览器)时,点击按钮后,要等好几秒才弹出文件选择窗口可以试一下,把网络断开,这个问题就没了(猜测是谷歌浏览器在你点这个按钮的时候,自动向谷歌的服务器发送了什么请求,而天朝是不支持访问谷歌服务器的,于是连接超时后,才对你的点击做出反应.如果断开了网络,就没这个超时时间,所以反应很快) 解决方法如下:不要使用通配符,指明具体文件类型,就好了 <input type="file&q

美国诚实签经验——中英文行程单、往返机票、用英语面试的申请者通过率>用中文面试的申请者的通过率、一直保持着微笑，看上去很自信，也很诚恳、户口簿带上最好

在排队等待时据我的观察,用英语面试的申请者通过率>用中文面试的申请者的通过率.一家人申请通过率>单个人通过率:商务签证通过率>旅游签证通过率一. 面签材料 1. 必备材料护照.DS160确认单.中英文行程单.签证费收据 2. 辅助材料 ① 身份证明(身份证) ② 家庭证明(户口本.结婚证.全家福或夫妻合影,证明家庭关系.婚姻关系良好) ③ 资产证明(房产.车产.银行存款流水.股票.基金等固定资产.非固定资产的证明,资产证明主要是向面试官证明你有足够

C# 一句很简单而又很经典的代码

一.知识点二.问题如果以上四个问题,你很自信,那么以下,您就不要看了,因为我想说的东西真的很简单. 如果你开始怀疑自己,可以继续向下看.你自己到底真的理解吗??? 再看下面这段代码有没有问题? class Program { static void Main(string[] args) { Transform t = new Transform(); t.v.x = ; t.ShowV(); Console.Read(); } } struct Vector { public float

回归评价指标MSE、RMSE、MAE、R-Squared

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: RMSLE: 主要针对数据集中有一个特别大的异常值,这种情况下,data会被skew,RMSE会被明显拉大,这时候就需要先对数据log下,再求RMSE,这个过程就是RMSLE.对低估值(under-p

回归模型的性能评价指标（Regression Model Performance Evaluation Metric）

回归模型的性能评价指标(Performance Evaluation Metric)通常有: 1. 平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE):真实目标y与估计值y-hat之间差值的平均值 (注:m为测试集样本数量,下同) 2. 均方误差(Mean Squared Error, MSE):真实目标y与估计值y-hat之间差值的平方的平均值对比平均绝对误差,均方误差对异常值更敏感. 3. 均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE):均方误差的方

如何在R语言中使用Logistic回归模型

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

logistic回归模型

一.模型简介线性回归默认因变量为连续变量,而实际分析中,有时候会遇到因变量为分类变量的情况,例如阴性阳性.性别.血型等.此时如果还使用前面介绍的线性回归模型进行拟合的话,会出现问题,以二分类变量为例,因变量只能取0或1,但是拟合出的结果却无法保证只有这两个值. 那么使用概率的概念来进行拟合是否可以呢?答案也是否定的,因为1.因变量的概率和自变量之间的关系不是线性的,通常呈S型曲线,并且这种曲线是无法通过曲线直线化进行处理的.2.概率的取值应该在0-1之间,但是线性拟合的结果范围是整个实数集,并

keras搭建深度学习模型的一些小tips

定义模型两种方法: 1.sequential 类仅用于层的线性堆叠,这是目前最常用的网络架构 2.函数式API,用于层组成的有向无环图,让你可以构建任意形式的架构 from keras import models from keras import layers model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(32,activation='relu',input_shape=(784,))) model.add(layers.Dense(1

Poisson回归模型

Poisson回归模型也是用来分析列联表和分类数据的一种方法,它实际上也是对数线性模型的一种,不同点是对数线性模型假定频数分布为多项式分布,而泊松回归模型假定频数分布为泊松分布. 首先我们来认识一下泊松分布: 一.泊松分布的概念和实际意义: 我们知道二项分布是离散型概率分布中最重要的一种,而二项分布的极限形式就是泊松分布(P很小,n很大),也是非常重要的一种离散型概率分布,现实世界中许多偶然现象都可以用泊松分布来描述. 泊松分布认为:如果某些现象的发生概率p很小,而样本例数n又很大,则二项分布

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