RMSE Root Mean Square Error,均方根误差 是观测值与真值偏差的平方和与观测次数m比值的平方根. 是用来衡量观测值同真值之间的偏差 MAE Mean Absolute Error ,平均绝对误差 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. 标准差 Standard Deviation ,标准差 是方差的算数平方根 是用来衡量一组数自身的离散程度 RMSE与标准差对比:标准差是用来衡量一组数自身的离散程度,而均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差,它们的研究

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

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): ""

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来源:https://blog.csdn.net/capecape/article/details/78623897 RMSE Root Mean Square Error, 均方根误差是观测值与真值偏差的平方和与观测次数 m 比值的平方根.是用来衡量观测值同真值之间的偏差MAE Mean Absolute Error ,平均绝对误差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.标准差 Standard Deviation ,标准差是方差的算数平方根是用来衡量一组数自身的离散程度 RMSE

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

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

本章通过一个例子,介绍机器学习的整个流程. 2.1 使用真实数据集练手(Working with Real Data) 国外一些获取数据的网站: Popular open data repositories: UC Irvine Machine Learning Repository Kaggle datasets Amazon's AWS datasets Meta portals (they list open data repositories): http://dataportals.o

一.XGBoost的优势 XGBoost算法可以给预测模型带来能力的提升.当我对它的表现有更多了解的时候,当我对它的高准确率背后的原理有更多了解的时候,我发现它具有很多优势: 1 正则化 标准GBDT 的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤.正则化对减少过拟合也是有帮助的. 实际上,XGBoost以“正则化提升(regularized boosting)”技术而闻名. 2 并行处理 XGBoost可以实现并行处理,相比GBDT有了速度的飞跃. 不过,众所周知,Boosting算法是顺序处理的

基础概念 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是GradientBoosting算法的一个优化的版本,针对传统GBDT算法做了很多细节改进,包括损失函数.正则化.切分点查找算法优化等. xgboost的优化点 相对于传统的GBM,XGBoost增加了正则化步骤.正则化的作用是减少过拟合现象. xgboost可以使用随机抽取特征,这个方法借鉴了随机森林的建模特点,可以防止过拟合. 速度上有很好的优化,主要体现在以下方面: 1.现了分裂点寻找近似算法,先通过直方图算法

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

https://www.zybuluo.com/Dounm/note/1031900 GBDT算法详解 http://mlnote.com/2016/10/05/a-guide-to-xgboost-A-Scalable-Tree-Boosting-System/ XGboost: A Scalable Tree Boosting System论文及源码导读 2016/10/29XGboost核心源码阅读 2016/10/05XGboost: A Scalable Tree Boosting S

(搬运)XGBoost中参数调整的完整指南(包含Python中的代码) AARSHAY JAIN, 2016年3月1日     介绍 如果事情不适合预测建模,请使用XGboost.XGBoost算法已成为许多数据科学家的终极武器.它是一种高度复杂的算法,功能强大,足以处理各种不规则的数据. 使用XGBoost构建模型很容易.但是,使用XGBoost改进模型很困难(至少我很挣扎).该算法使用多个参数.要改进模型,必须进行参数调整.很难得到像实际问题的答案 - 你应该调整哪一组参数?获得最佳输出的这

欲直接下载代码文件,关注我们的公众号哦!查看历史消息即可! 话说,最近的瓜实在有点多,从我科校友李雨桐怒锤某男.陈羽凡吸毒被捕.蒋劲夫家暴的三连瓜,到不知知网翟博士,再到邓紫棋解约蜂鸟.王思聪花千芳隔空互怼. 而最近的胜利夜店.张紫妍巨瓜案.最强大脑选手作弊丑闻,更是让吃瓜群众直呼忙不过来:瓜来的太快就像龙卷风,扶我起来,我还能吃! 说到底,这其实是一个信息过载的时代:公众号每天数十条的推送.朋友圈的晒娃晒旅游.各种新闻报道扑面而来令人眼花缭乱.目不暇接-- 那么问题来了,怎么找到自己的关注点呢

1.在HDFS文件系统的根目录下创建递归目录“1daoyun/file”,将附件中的BigDataSkills.txt文件,上传到1daoyun/file目录中,使用相关命令查看文件系统中1daoyun/file目录的文件列表信息. 答: [root@master MapReduce]# hadoop fs -mkdir -p /1daoyun/file [root@master MapReduce]# hadoop fs -put BigDataSkills.txt /1daoyun/file

用SPSS做时间序列 关于时间序列,有好多软件可以支持分析,大家比较熟悉的可能是EVIEWS.SPSS.还有STATA,具体用啥软件,结果都是一样的,但是SPSS作为一款学习简单,使用容易的软件还是值得大家关注的. 预测:是对尚未发生或目前还不明确的事物进行预先的估计和推测,是在现时对事物将要发生的结果进行探讨和研究,简单地说就是指从已知事件测定未知事件.为什么要预测呢,因为预测可以帮助了解事物发展的未来状况后,人们可以在目前为它的到来做好准备,通过预测可以了解目前的决策所可能带来的后果,并通过

上篇<神器の争>主要是介绍Prophet的特点以及prophet入门的一些注意事项,但离真正的实际运用还有段距离.本篇主要讲解实际运用中Prophet调参的主要步骤以及一些本人实际经验. 一 参数理解篇 class Prophet(object): def __init__( self, growth='linear', changepoints=None, n_changepoints=25, changepoint_range=0.8, yearly_seasonality='auto',

本章中,你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家,完整地学习一个案例项目.下面是主要步骤: 项目概述. 获取数据. 发现并可视化数据,发现规律. 为机器学习算法准备数据. 选择模型,进行训练. 微调模型. 给出解决方案. 部署.监控.维护系统. 使用真实数据 学习机器学习时,最好使用真实数据,而不是人工数据集.幸运的是,有上千个开源数据集可以进行选择,涵盖多个领域.以下是一些可以查找的数据的地方: 流行的开源数据仓库: UC Irvine Machine Learning Reposito

[hxsyl@CentOSMaster hadoop-2.6.4]$ mahout MAHOUT_LOCAL is not set; adding HADOOP_CONF_DIR to classpath. Running on hadoop, using HADOOP_HOME=/home/hxsyl/Spark_Relvant/hadoop-2.6.4 HADOOP_CONF_DIR=/home/hxsyl/Spark_Relvant/hadoop-2.6.4/etc/hadoop MAHO

1.下载mahout 下载地址:http://mahout.apache.org 我下载的最新版:mahout-distribution-0.9 2.把mahout解压到你想存放的文档,我是放在/Users/jia/Documents/hadoop-0.20.2,即hadoop的安装目录上. 3.为mahout配置环境 打开终端,打开profile文件所在的目录 JIAS-MacBook-Pro:~ jia$ open /etc 把profile文件复制到桌面,然后编辑,在它后面加入环境变量 e