精华内容
下载资源
问答
  • 主要介绍了Python 线性回归分析以及评价指标详解,具有很好的参考价值,希望大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 如何评价回归模型

    2019-06-04 19:56:55
    MSE R2值

    MSE
    MAE
    R2值

    展开全文
  • 回归模型评价

    2019-11-19 10:57:04
    评价回归模型的好坏均方误差(MSE)均方根误差(RMSE)平均绝对误差(MAE)误差平方和(SSE)决定系数(R-square) 回归的有:RMSE(平方根误差)、MAE(平均绝对误差)、MSE(平均平方误差)、Coefficient of determination ...


    回归的有:RMSE(平方根误差)、MAE(平均绝对误差)、MSE(平均平方误差)、Coefficient of determination (决定系数)

    均方误差(MSE)

    MSE(Mean Squated Error)叫做均方误差。公式如下图:
    在这里插入图片描述
    直接用 真实值-预测值 然后平方之后求和平均。

    均方根误差(RMSE)

    RMSE(Root Mean Square Error)均方根误差。
    在这里插入图片描述

    直接用MSE开个根号。其实实质是一样的。可能对于数据能更好的描述。

    平均绝对误差(MAE)

    在这里插入图片描述

    误差平方和(SSE)

    公式:在这里插入图片描述
    同样的数据集的情况下,SSE越小,误差越小,模型效果越好
    SSE数值大小本身没有意义,随着样本增加,SSE必然增加,也就是说,不同的数据集的情况下,SSE比较没有意义

    决定系数(R-square)

    公式:在这里插入图片描述
    分母理解为原始数据的离散程度,分子为预测数据和原始数据的误差,二者相除可以消除原始数据离散程度的影响
    其实“决定系数”是通过数据的变化来表征一个拟合的好坏。
    理论上取值范围(-∞,1], 正常取值范围为[0 1] ------实际操作中通常会选择拟合较好的曲线计算R²,因此很少出现-∞
    越接近1,表明方程的变量对y的解释能力越强,这个模型对数据拟合的也较好
    越接近0,表明模型拟合的越差
    经验值:>0.4, 拟合效果好

    展开全文
  • 大数据分析技术-回归模型和分类模型的构建与评价
  • 回归模型的常用评价指标 样本误差:衡量模型在一个样本上的预测准确性 样本误差 = 样本预测值 - 样本实际值 最常用的评价指标:均误差方(MSE) 指标解释:所有样本的样本误差的平方的均值 指标解读:均误差方越接近...

    回归模型的常用评价指标

    样本误差:衡量模型在一个样本上的预测准确性

    样本误差 = 样本预测值 - 样本实际值

    最常用的评价指标:均误差方(MSE)

    指标解释:所有样本的样本误差的平方的均值

    指标解读:均误差方越接近0,模型越准确

    较为好解释的评价指标:平均绝对误差(MAE)

    指标解释:所有样本的样本误差的绝对值的均值

    指标解读:平均绝对误差的单位与因变量单位一致,越接近0,模型越准确

    平均绝对误差的衍生指标:平均绝对比例误差(MAPE)

    指标解释:所有样本的样本误差的绝对值占实际值的比值

    指标解读:指标越接近0,模型越准确

    模型解释度:R squared R方

    指标解释:应变量的方差能被自变量解释的程度

    指标解读:指标越接近1,则代表自变量对于应变量的解释度越高

    使用sklearn查看回归模型的各项指标

    用到的数据集:https://download.csdn.net/download/d1240673769/20910882

    数据集基本情况查看

    # 使用sklearn查看回归模型的各项指标
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 样例数据读取
    df = pd.read_excel('realestate_sample_preprocessed.xlsx')
    
    # 根据共线性矩阵,保留与房价相关性最高的日间人口,将夜间人口和20-39岁夜间人口进行比例处理
    def age_percent(row):
        if row['nightpop'] == 0:
            return 0
        else:
            return row['night20-39']/row['nightpop']
    df['per_a20_39'] = df.apply(age_percent,axis=1)
    df = df.drop(columns=['nightpop','night20-39'])
    
    # 数据集基本情况查看
    print(df.shape)
    print(df.dtypes)
    print(df.isnull().sum())
    

    在这里插入图片描述

    划分数据集

    # 划分数据集
    x = df[['complete_year','area', 'daypop', 'sub_kde',
           'bus_kde', 'kind_kde','per_a20_39']]
    
    y = df['average_price']
    print(x.shape)
    print(y.shape)
    

    在这里插入图片描述

    建立回归模型

    # 建立回归模型
    # 使用pipeline整合数据标准化、主成分分析与模型
    import numpy as np
    from sklearn.linear_model import LinearRegression, LassoCV
    from sklearn.model_selection import KFold
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler, PowerTransformer
    from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
    from sklearn.pipeline import Pipeline
    
    # 构建模型工作流
    pipe_lm = Pipeline([
            ('sc',StandardScaler()),
            ('power_trans',PowerTransformer()),
            ('polynom_trans',PolynomialFeatures(degree=3)),
            ('lasso_regr', LassoCV(alphas=(
                    list(np.arange(8, 10) * 10)
                ),
        cv=KFold(n_splits=3, shuffle=True),
        n_jobs=-1))
            ])
    print(pipe_lm)
    

    在这里插入图片描述

    查看模型表现

    # 查看模型表现
    import warnings
    from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score
    warnings.filterwarnings('ignore')
    
    pipe_lm.fit(x,y)
    y_predict = pipe_lm.predict(x)
    print(f'mean squared error is: {mean_squared_error(y,y_predict)}')
    print(f'mean absolute error is: {mean_absolute_error(y,y_predict)}')
    print(f'R Squared is: {r2_score(y,y_predict)}')
    
    # 计算mape
    check = df[['average_price']]
    check['y_predict'] = pipe_lm.predict(x)
    check['abs_err'] = abs(check['y_predict']-check['average_price'] )
    check['ape'] = check['abs_err']/check['average_price']
    ape = check['ape'].mean()
    print(f'mean absolute percent error is: {ape}')
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 回归模型评价指标

    千次阅读 2019-07-15 10:27:00
    回归模型评价指标有以下几种:SSE(误差平方和):The sum of squares due to errorR-square(决定系数):Coefficient of determinationAdjusted R-square:Degree-of-freedom adjusted coefficient of determination...

    回归模型的评价指标有以下几种:
    SSE(误差平方和):The sum of squares due to error
    R-square(决定系数):Coefficient of determination
    Adjusted R-square:Degree-of-freedom adjusted coefficient of determination


    一、SSE(误差平方和)
    计算公式如下:

         

     

    同样的数据集的情况下,SSE越小,误差越小,模型效果越好
    缺点:
    SSE数值大小本身没有意义,随着样本增加,SSE必然增加,也就是说,不同的数据集的情况下,SSE比较没有意义

    二、R-square(决定系数)

     

    数学理解: 分母理解为原始数据的离散程度,分子为预测数据和原始数据的误差,二者相除可以消除原始数据离散程度的影响
    其实“决定系数”是通过数据的变化来表征一个拟合的好坏。
    理论上取值范围(-∞,1], 正常取值范围为[0 1] ------实际操作中通常会选择拟合较好的曲线计算R²,因此很少出现-∞
    越接近1,表明方程的变量对y的解释能力越强,这个模型对数据拟合的也较好
    越接近0,表明模型拟合的越差
    经验值:>0.4, 拟合效果好
    缺点:
    数据集的样本越大,R²越大,因此,不同数据集的模型结果比较会有一定的误差

    三、Adjusted R-Square (校正决定系数)
          

     


    n为样本数量,p为特征数量
    消除了样本数量和特征数量的影响

    转载于:https://www.cnblogs.com/yuanmingzhou/p/11187410.html

    展开全文
  • 但是,在线性回归模型中,是不是每一个变量都我们的模型有用呢?还是我们需要一个更加优秀的模型呢?下面我们来探讨线性回归的模型选择吧!1 子集选择(subset selection)当我们初步建立的模型中,如果p个预测变量...
  • similarity_score(y_true, y_pred) 回归算法的评价指标 1,可释方差也叫解释方差(explained_variance_score) from sklearn.metrics import explained_variance_score explained_variance_score(y_true, y_pred) 2...
  • 多元回归分析模型主要针对数学建模问题中的一些小的子问题进行求解,如果想直接使用请跳转至——四、五 视频回顾 一、算法介绍 回归分析定义:  回归分析是一种统计学上分析数据的方法,目的在于了解两个或多个...
  • 一个多元回归模型建好后,如何评价模型的优劣呢?1. F值检验因变量的总变异(数据与均值之差的平方和,记为SStotal)由回归平方和(因变量的变异中可以由自变量解释的部分,记为SSR)与误差平方和(记为SSE)构成,如果自...
  • 回归模型的几个评价指标

    万次阅读 多人点赞 2018-02-26 14:29:12
    对于回归模型效果的判断指标经过了几个过程,从SSE到R-square再到Ajusted R-square, 是一个完善的过程:SSE(误差平方和):The sum of squares due to errorR-square(决定系数):Coefficient of ...
  • 线性回归模型的性能评价指标

    千次阅读 2018-11-20 14:09:09
    本节讨论下线性回归模型的性能评价指标 对于机器学习的两个基本问题分类和回归的评价方式有所不同,...从而实现对回归模型的评估,一般可以画出残差图,进行分析评估、估计模型的异常值、同时还可以检查模型是否是...
  • 回归模型评价指标

    2019-12-27 15:21:04
    回归模型评价指标 越接近1,表明方程的变量y的解释能力越强,这个模型数据拟合的也较好 越接近0,表明模型拟合的越差 经验值:>0.4, 拟合效果好 缺点: 数据集的样本越大,R²越大,因此,不同数据集的模型...
  • 评估方法:求目标值与预测值的差异。 评估指标: MSE均方误差:误差平方和的均值 MAE平均绝对误差:误差绝对值的和 RMSE根均方误差:MSE开平方 ...原因是该模型可以用目标值求均值来替代。 ...
  • 通过文献检索和网络调查等定性...利用多元线性回归分析中的逐步回归方法,构建专利申请量的预测模型并与实际数据进行拟合比较,充分验证了该模型的有效性并且根据该模型及其分析给出了国家专利发展战略的有效建议和方案。
  • 分类模型评价指标 这里主要针对的二分类场景的评价指标 混淆矩阵 首先需要了解几个概念: 真正TP:预测为正的正样本(预测正确) 假正FP:预测为正的负样本 真负TN:预测为负的负样本(预测正确) 假负FN:预测为负的正...
  • 线性回归模型评价指标

    千次阅读 2019-07-04 21:36:20
    线性回归不难,可是它里面涉及到的一些指标却很繁杂,关于评价回归模型的指标在模型评价里面有介绍,这里主要介绍一些没有涉及到的一些其他指标公式之类的东西。 RSS(Residual Sum of squares),在线性回归里面...
  • 模型评价回归模型的常用评价指标 1) 样本误差:衡量模型在一个样本上的预测准确性     样本误差 = 样本预测值 – 样本实际值 2) 最常用的评价指标:均误差方(MSE)     指标解释:所有样本的样本误差的平方...
  • 线性回归模型评价指标

    千次阅读 2018-07-26 00:05:17
    下列哪些指标可以用来评估线性回归模型(多选)? A. R-Squared B. Adjusted R-Squared C. F Statistics D. RMSE / MSE / MAE 答案:ABCD 解析:R-Squared 和 Adjusted R-Squared 都可以用来评估线性回归...
  • 回归预测模型评价指标

    千次阅读 2019-11-15 15:28:11
    均方误差 (Mean Squared Error,MSE) 观测值与真值偏差的平方和与观测次数的比值: 这就是线性回归中最常用的损失函数,线性回归过程中尽量让该损失...MSE可以评价数据的变化程度,MSE的值越小,说明预测模型描...
  • 数据分析与挖掘实验报告 内含实验过程,源码,截图和实验小结
  • 机器学习:回归模型评价指标

    万次阅读 多人点赞 2018-12-11 19:18:05
    1. 均方误差 (Mean Squared Error,MSE) 观测值与真值偏差的平方...这就是线性回归中最常用的损失函数,线性回归过程中尽量让该损失函数最小。那么模型之间的对比也可以用它来比较。 MSE可以评价数据的变化程度...
  • 使用sklearn划分数据集及常规分类回归问题的评价指标
  • 回归模型评估_评估回归模型的方法

    千次阅读 2020-08-12 02:05:50
    回归模型评估Evaluation metrics; 评估指标; Mean/Median of prediction 预测的均值/中位数 Standard Deviation of prediction 预测标准差 Range of prediction 预测范围 Coefficient of Determination (R2) 测定...
  • 为增加教学环节考试成绩评价与预测的科学性,根据多元线性统计分析中的多元线性回归分析方法,考试成绩指标进行量化,建立了考试成绩评价与预测的回归模型。解析国家四级英语考试成绩与学生的期末考试成绩之间的联系,...
  • 如何评价回归模型的好坏

    千次阅读 2020-08-07 23:42:02
  • 最近在学习利用Python的Sklearn模块实现数据的回归,分类,以及聚类任务,并分别其结果进行指标分析。这一篇主要是总结数据的回归预测,写这篇文章的主要目的是理顺思路,方便以后查找使用。 数据的回归...
  • 在数据分析和数据建模过程中,我们需要对模型的泛化能力进行评价。面对不同的应用选择合适的评价指标,这样才能选出更合适的模型算法和具体参数。 在实际建模任务中需要解决的两种问题:回归问题和分类问题。回归...
  • 学习过概率与统计的同学们都知道,对于线性回归及其他的回归模型来说,评价连续性可拟合的数据就不能使用离散二分类器的评价指标对回归模型进行评价。因此我们引入了均方误差(mean squared error MSE)、可解释方差...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 44,083
精华内容 17,633
关键字:

对回归模型进行评价