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

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

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写在前面的话: 在第一学期做项目的时候用到过相应的知识,觉得挺有趣的,就记录整理了下来,基于C/C++语言 原贴地址:https://helloacm.com/cc-linear-regression-tutorial-using-gradient-descent/ ---------------------------------------------------------------前言---------------------------------------------------

# 注:使用线性回归算法的前提是,假设数据存在线性关系,如果最后求得的准确度R < 0,则说明很可能数据间不存在任何线性关系(也可能是算法中间出现错误),此时就要检查算法或者考虑使用其它算法: 一.功能与特点 1)解决回归问题 2)思想简单,实现容易 # 因为算法运用了很多的数学推到,使计算机实现变得容易 3)许多非线性模型的基础 4)结果具有很好的可解释性 # 算法系统通过学习数据,训练模型,可以学到真实世界中真实的知识 5)蕴含机器学习中的很多重要思 二.定义与思路 目的:根据样本特征,预测

一.mapminmax Process matrices by mapping row minimum and maximum values to [-1 1] 意思是将矩阵的每一行处理成[-1,1]区间,此时对于模式识别或者其他统计学来说,数据应该是每一列是一个样本,每一行是多个样本的同一维,即对于一个M*N的矩阵来说,样本的维度是M,样本数目是N,一共N列N个样本. 其主要调用形式有: 1. [Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX)     % 将矩阵的每一行压缩到 [

from numpy import genfromtxt from sklearn import linear_model datapath=r"Delivery_Dummy.csv" data = genfromtxt(datapath,delimiter=",") x = data[1:,:-1] y = data[1:,-1] print (x) print (y) mlr = linear_model.LinearRegression() mlr.fit(x

<Python3入门机器学习经典算法与应用> 章节第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习1-1 什么是机器学习1-2 课程涵盖的内容和理念1-3 课程所使用的主要技术栈第2章 机器学习基础2-1 机器学习世界的数据2-2 机器学习的主要任务2-3 监督学习,非监督学习,半监督学习和增强学习2-4 批量学习,在线学习,参数学习和非参数学习2-5 和机器学习相关的“哲学”思考2-6 课程使用环境搭建第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib3-1 Jupy

Python3入门机器学习经典算法与应用 (一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌) 使用新版python3语言和流行的scikit-learn框架,算法与编程两翼齐飞,由浅入深,一步步的进入机器学习的世界 学习机器学习相关技术的最好方式就是先自己设计和完成一些小项目,学到的不只是一门课程,更是不断思考的能力 第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习 欢迎大家来到<Python3玩转机器学习>的课堂.在这个课程中,我们将从0开始,一点一点进入机

自网站诞生以来,响应速度/响应时间一直都是大家关心的话题,而速度慢乃是网站的一个杀手,正当大家以为四核和宽带能力的提升能够解决这些问题时,Wi-Fi和移动设备为热点移动互联网又悄然兴起. 在2006年,Amazon曾做过一个报道,响应时间每提高100ms,他们便会增加1%的收入.优化的价值已显而易见,但到底多快才是个标准,或者速度有多快才算够快呢?那么到底什么是响应时间,它有多大的价值? 从技术上来讲,响应时间是指用户发送一个指令(例如,一个页面请求)浏览器接收到完成加载的时间.定义看起来非常简

以下是我看<构建之法>1-5章列出来的知识点和一些自己对部分知识的理解以及一些吐槽...和感受 1.1 软件 = 程序 + 软件工程 (软件工程 = 软件 - 程序(我知道软件是什么,也知道程序是什么,但是就是不懂什么是软件工程啊...个人觉得 软件工程 - 程序 = 0 程序 = 数据结构 + 算法 (突然觉得至今为止我们所写的作业都只是程序而还没达到软件的程度啊..就缺软件工程了..软件工程到底是啥~?! ∴软件 = 数据结构 + 算法 + 软件工程 去百度百科看了一下:(有些就直接省略了

本文从阐述Python实现客观赋权法的四种方式: 一. 熵权法 二. 因子分析权数法(FAM) 三. 主成分分析权数法(PCA) 四. 独立性权系数法 Python实现客观赋权法,在进行赋权前,先导入数据(列:各维属性:行:各样本),并自行进行去空值.归一化等操作. import pandas as pd import numpy as np data=pd.DataFrame(pd.read_excel('路径')) 一. 熵权法 若某个指标的信息熵越大(即离散程度越大),表明指标提供的信息量

1. 主要观点 线性模型是线性回归和线性分类的基础 线性回归和线性分类模型的差异主要在于损失函数形式上,我们可以将其看做是线性模型在多维空间中“不同方向”和“不同位置”的两种表现形式 损失函数是一种优化技术的具体载体,影响损失函数不同形式的因素主要有: 和谁比:和什么目标比较损失 怎么比:损失比较的具体度量方式和量纲是什么 比之后如何修正参数:如果将损失以一种适当的形式反馈给原线性模型上,以修正线性模式参数 在这篇文章中,笔者会先分别介绍线性回归(linear regression)和线性分类(

No.1. 线性回归算法的特点 No.2. 分类问题与回归问题的区别 上图中,左侧为分类问题,右侧为回归问题.左侧图中,横轴和纵轴表示的都是样本的特征,用不同的颜色来作为输出标记,表示不同的种类:左侧图中,只有横轴表示的是样本特征,纵轴用来作为输出标记,这是因为回归问题所预测的是一个连续的数值,无法用离散的几种颜色来表示,它需要占据一个坐标轴的空间.在回归问题中,如果需要考虑两个样本特征,那就必须在三维空间中进行观察.   No.3. 简单线性回归与多元线性回归 样本特征只有一个的线性回归,就称

1.混淆矩阵 下图是一个二类问题的混淆矩阵,其中的输出采用了不同的类别标签 常用的衡量分类性能的指标有: 正确率(Precision),它等于 TP/(TP+FP) ,给出的是预测为正例的样本中的真正正例的比例. 召回率(Recall),他等于 TP/(TP+FN),给出的是预测为正例的真实正例占所有真实正例的比例. 2.ROC曲线 图中的横轴是伪正例的比例(假阳率=FP/(FP+TN)),而纵轴是真正例的比例(真阳率=TP/(TP+FN)).ROC曲线给出的是当阈值变化时假阳率和真阳率的变化情

Buffer cache hit ratio官方是这么解释的:“指示在缓冲区高速缓存中找到而不需要从磁盘中读取的页的百分比.” Buffer cache hit ratio被很多人当做判断内存的性能指标之一(我没说仅仅只看这个计数器的值,实际上我现在都不看这个值了), 也有不少给给出了具体的参数,诸如(OLTP)要大于95%,或者是大于98%之类的,我不知道给出具体参考值的人是不是真是地区测试过这个参数的值,是作为经验总结还是复制粘贴? 当我去服务器上观察这个值的时候,似乎发现一个规律, 不管服

SQL Server中对于Buffer cache hit ratio的理解: Buffer cache hit ratio官方是这么解释的:“指示在缓冲区高速缓存中找到而不需要从磁盘中读取的页的百分比.” Buffer cache hit ratio被很多人当做判断内存的性能指标之一(当然没说仅仅只看这个计数器的值,实际上现在都不怎么看这个值了),也有不少给给出了具体的参数,诸如(OLTP)要大于95%,或者是大于98%之类的,我不知道给出具体参考值的人是不是真是地区测试过这个参数的值,是作为

自网站诞生以来,响应速度/响应时间一直都是大家关心的话题,而速度慢乃是网站的一个杀手,正当大家以为四核和宽带能力的提升能够解决这些问题时,Wi-Fi和移动设备为热点移动互联网又悄然兴起. 在2006年,Amazon曾做过一个报道,响应时间每提高100ms,他们便会增加1%的收入.优化的价值已显而易见,但到底多快才是个标准,或者速度有多快才算够快呢?那么到底什么是响应时间,它有多大的价值? 从技术上来讲,响应时间是指用户发送一个指令(例如,一个页面请求)浏览器接收到完成加载的时间.定义看起来非常简

对于多元线性回归算法,它对于数据集具有较好的可解释性,我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重,进而对其中隐含的参数进行扩展和收集,提高整体训练数据的准确性.整体实现代码如下所示: #1-1导入相应的基础数据集模块import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasetsd=datasets.load_boston()print(d.data)print(d.DESCR)pri