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  • 2021-11-27 10:18:37


    前言

    这是一篇平平无奇的学习笔记


    一、RMSE(Root Mean Square Error)均方根误差

    rmse:真实值与差值的平方然后求和再平均,最后开根号。
    M S E = 1 m ∑ i = 1 m ( y i − f ( x i ) ) 2 MSE = \sqrt{\frac1m\sum_{i=1}^m{(y_i-f(x_i))}^2} MSE=m1i=1m(yif(xi))2

    二、MSE(Mean Square Error)均方误差

    mse:即真实值与预测值的差值的平方然后求和再平均
    M S E = 1 m ∑ i = 1 m ( y i − f ( x i ) ) 2 MSE = \frac1m\sum_{i=1}^m{(y_i-f(x_i))}^2 MSE=m1i=1m(yif(xi))2

    参考链接:
    均方根误差RMSE(Root Mean Square Error).
    RMSE(均方根误差)、MSE(均方误差)、MAE(平均绝对误差)、SD(标准差).


    总结

    今天是周六!可以边打游戏边学习!

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  • 计算公式: 代码实现: sse = sum((YReal - YPred).^2); 均方误差(MSE计算公式: 代码实现: mse = sqrt(sum((YReal - YPred).^2))./2; 平均绝对误差(MAE) 计算公式: 代码实现: mae = mean(abs(YReal -...

    残差平方和(SSE)

    计算公式:

    sse

    代码实现:

    sse = sum((YReal - YPred).^2);
    

    均方误差(MSE)

    计算公式:

    mse

    代码实现:

    mse = sqrt(sum((YReal - YPred).^2)) ./ n;
    

    平均绝对误差(MAE)

    计算公式:

    mae

    代码实现:

    mae = mean(abs(YReal - YPred));
    

    平均绝对百分比误差(MAPE)

    计算公式:

    mape

    代码实现

    mape = mean(abs((YReal - YPred)./YReal));
    

    均方根误差(RMSE)

    计算公式:

    rmse

    代码实现:

    rmse = sqrt(mean((YPred-YReal).^2));
    

    决定系数(R2-R-Square)

    计算公式:

    r2

    代码实现:

    r2 = 1 - (sum((YPred - YReal).^2) / sum((YReal - mean(YReal)).^2));
    

    如有错误,请在评论区指出,谢谢。

    李培冠博客

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    展开全文
  • 利用Python,sklearn库计算统计分析MSERMSE、 MAE、r2

    平均绝对误差

    (MAE)Mean Absolute Error,是绝对误差的平均值,能更好地反映预测值误差的实际情况.
    MAE

    均方误差

    MSE(mean-square error) 该统计参数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值
    MSE

    均方根误差

    Root Mean Square Error求均方误差的根号
    RMSE

    决定系数R2

    决定系数R2(coefficient of determination),也称判定系数或者拟合优度。它是表征回归方程在多大程度上解释了因变量的变化,或者说方程对观测值的拟合程度如何。拟合优度的有效性通常要求:自变量个数:样本数>1:10。

    决定系数R2
    所以要想决定系数R2越接近1,必须满足MSE越小,也就是真实值与预测值相差不大,也就是模型拟合程度高,同时var方差越大,也就是我们的样本离散程度大,对应的我们实际采样过程中,就是要求样本是随机性,以及全面性,覆盖度广

    注意

    决定系数适用于线性回归,单变量或者多元线性;y=ax或者y=ax1+bx2…;拟合模型是非线性的,不能用决定系数来评价其拟合效果,例如:BP神经网络
    当拟合程度不行,可以调整参数或者权重-例如a,b,使预测值与真实值越接近

    方差

    方差(variance)的计算公式:S²=1/n [(x1-X)²+(x2-X)²+(x3-X)²+…(xn-X)²] (X表示平均数)。
    方差在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度
    统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。

    代码实现

    #导入相应的函数库
    from sklearn import datasets
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
    import numpy as np
    import pandas as pd
             
    #加载数据
    data_url = "http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston"
    raw_df = pd.read_csv(data_url, sep="\s+", skiprows=22, header=None)
    bos_house_data = np.hstack([raw_df.values[::2, :], raw_df.values[1::2, :2]])
    bos_house_target = raw_df.values[1::2, 2]
    
    #建模分析
    x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(bos_house_data,bos_house_target,random_state=41)
    forest_reg = RandomForestRegressor(random_state=41)
    forest_reg.fit(x_train,y_train)
    y_predict = forest_reg.predict(x_test)
    
    # 使用sklearn调用衡量线性回归的MSE 、 RMSE、 MAE、r2
    from math import sqrt
    from sklearn.metrics import mean_absolute_error
    from sklearn.metrics import mean_squared_error
    from sklearn.metrics import r2_score
    print("mean_absolute_error:", mean_absolute_error(y_test, y_predict))
    print("mean_squared_error:", mean_squared_error(y_test, y_predict))
    print("rmse:", sqrt(mean_squared_error(y_test, y_predict)))
    print("r2 score:", r2_score(y_test, y_predict))
    
    #原生实现
    # 衡量线性回归的MSE 、 RMSE、 MAE、r2
    mse = np.sum((y_test - y_predict) ** 2) / len(y_test)
    rmse = sqrt(mse)
    mae = np.sum(np.absolute(y_test - y_predict)) / len(y_test)
    r2 = 1-mse/ np.var(y_test)#均方误差/方差
    print(" mae:",mae,"mse:",mse," rmse:",rmse," r2:",r2)
    
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rmse与mse计算公式