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): ""

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

波士顿房价预测 首先这个问题非常好其实要完整的回答这个问题很有难度,我也没有找到一个完整叙述这个东西的资料,所以下面主要是结合我自己的理解和一些资料谈一下r^2,mean square error 和 mean absolute error.可能不是很完整,供参考 MSE 这个应用应该是最广的,因为他能够求导,所以经常作为loss function.计算的结果就是你的预测值和真实值的差距的平方和. MAE 这个用的不是上面的平方项了,而是用了绝对值项. R^2 看公式其实不难发现,它和MSE是有

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

要得到一组数据的中位数(例如某个地区或某家公司的收入中位数),我们首先要将这一任务细分为3个小任务: 将数据排序,并给每一行数据给出其在所有数据中的排名. 找出中位数的排名数字. 找出中间排名对应的值. 举例说明: 建表语句: CREATE TABLE `income` ( `name` VARCHAR(10) NOT NULL DEFAULT '', `income` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0' ) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET

用JAVA写一个函数.功能例如以下:随意给定一组数,比如{12,60,-8,99,15,35,17,18},找出随意数相加之后的结果为35(随意设定)的情况. 能够递归算法来解: package test1; import java.util.Arrays; public class demo { public static void main(String[] args) { String str = "12,60,-8,99,15,35,17,18,8,10,11,12"; int

因为项目中用到,今天来记录下 ROW_NUMBER的用法. 说明:返回结果集分区内行的序列号,每个分区的第一行从 1 开始. 语法:ROW_NUMBER () OVER ([ <partition_by_clause>]<order_by_clause> ) .备注:ORDERBY 子句可确定在特定分区中为行分配唯一 ROW_NUMBER 的顺序. 参数:<partition_by_clause> :将FROM 子句生成的结果集划入应用了 ROW_NUMBER 函数的分

直接上代码: from matplotlib import pyplot as plt # 参数依次为list,抬头,X轴标签,Y轴标签,XY轴的范围 def draw_hist(myList,Title,Xlabel,Ylabel,Xmin,Xmax,Ymin,Ymax): plt.hist(myList,100) plt.xlabel(Xlabel) plt.xlim(Xmin,Xmax) plt.ylabel(Ylabel) plt.ylim(Ymin,Ymax) plt.title(Ti

假设一组数据:人员进出刷卡数据表[SwingCard] ID MenID Door 1 1 In 2 1 In 3 1 Out 4 1 In 5 1 Out 6 1 Out 想要变成如下:一进一出为一组横着排放,缺少数据的补null MenID Door1 Door2 1 In null 1 In Out 1 In Out 1 null Out 实现: --重新排序,序号为浮点型,装入临时表#Copy select MenID,Door,Row=(Row_Number() over(order

需求: 目前kafka的topic上有一批数据,这些数据被分配到9个不同的partition中(就是发布时key:{m1,m2,m3,m4...m9},value:{records items}),mx(m1,m2...m9)这些数据的唯一键值:int_id+start_time,其中int_id和start_time是topic record中的记录.这9组数据按照唯一键值可以拼接(m1.primarykey1,m2.primarykey1,m3.primarykey1.....m9.prim

JS定义了一个json数据var test={name:"name",age:"12"};需要给test再添加一个字段,需要什么办法,可以让test的值为{name:"name",age:"12",id:"123456"} "}; test.id = "; 添加一组数据: var j =[{"name":"caocao","sex&quo

总结::需要耐心,加思考.做事不思考,那就是白做徒劳!!!!! package com.aini; import java.util.Scanner; //操...为什么数组的大小比较我硬是搞不懂,比较大小依然放在for循环里... //从键盘输入一组数据,并输出最小值 //还有循环结构的括号不知道在哪里结束 public class erte { public static void main(String[] args) { Scanner c = new Scanner(System.in

MJRefresh在iOS11上存在很多bug 比如在iphoenx上首尾仍会显示的问题 刷新数据后tableview置顶不上去等问题 虽然官方给出了适配方案  但是问题还没有的到解决 比如tabview刷新后,重新加载另一组数据, 回不到顶部问题 期望效果: 现在效果: 问题解决: if (@available(iOS 11.0, *)) { tableView.estimatedRowHeight = ; tableView.estimatedSectionFooterHeight = ;

原文:C#使用拉依达准则(3σ准则)剔除异常数据(.Net剔除一组数据中的奇异值) 1.问题的提出: 电池生产中,遇到一批电池的测量结果数据: 电压值 电池个数 电压值 电池个数 电压值 电池个数 电压值 电池个数 0.056 1   4.09 1   4.146 17   4.174 13434 0.321 1   4.094 1   4.147 17   4.175 13973 0.767 1   4.099 2   4.148 19   4.176 13339 0.972 1   4.11

SELECT * FROM rsl a, (SELECT CODE, max(time_key) time_key FROM rsl GROUP BY CODE ) b WHERE a. CODE = b. CODE AND a.time_key = b.time_key AND a. CODE IN ('HK.00700', 'HK.03888'); table :rsl 然后查询出根据每一种的code 中最新的一组数据

背景:今天有个接口需要借助前面接口产生的一组ids数据,来作为入参使用,但是之前都是提取单个接口,所以到底怎么提取接口,遇到了很大的问题,按照多方查取资料都没有成功,最终在一个不相关帖子的最后一句话被点醒,所以做了这个记录,供有相同问题的小伙伴查阅. 首先说一下虽然失败但扩充了知识面的解题思路: 方案一: 1.采用foreach控制器,以图循环将需要的id拿出来放在正则表达式中,它的位置在这里: 2.执行后发现,这个控制器是将每个id提取出来,作为入参跑一遍,达不到我想要的作为一组数据传入的期望

SSE(和方差.误差平方和):The sum of squares due to errorMSE(均方差.方差):Mean squared errorRMSE(均方根.标准差):Root mean squared errorR-square(确定系数):Coefficient of determinationAdjusted R-square:Degree-of-freedom adjusted coefficient of determination 下面我对以上几个名词进行详细的解释下,相

SSE(和方差.误差平方和):The sum of squares due to error MSE(均方差.方差):Mean squared errorRMSE(均方根.标准差):Root mean squared errorR-square(确定系数):Coefficient of determinationAdjusted R-square:Degree-of-freedom adjusted coefficient of determination 下面我对以上几个名词进行详细的解释下,

转载自:http://blog.csdn.net/l18930738887/article/details/50629409 SSE(和方差.误差平方和):The sum of squares due to errorMSE(均方差.方差):Mean squared errorRMSE(均方根.标准差):Root mean squared errorR-square(确定系数):Coefficient of determinationAdjusted R-square:Degree-of-fre

MSE: Mean Squared Error 均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值; 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. RMSE 均方误差:均方根误差是均方误差的算术平方根

TSS: Total Sum of Squares(总离差平方和) --- 因变量的方差 RSS: Residual Sum of Squares (残差平方和) ---  由误差导致的真实值和估计值之间的偏差平方和(Sum Of Squares Due To Error) ESS: Explained Sum of Squares (回归平方和) ---  被模型解释的方差(Sum Of Squares Due To Regression) TSS=RSS+ESS R2: Coefficien