回归评价指标

这里写目录标题

  • [1. 均方误差MSE](#1. 均方误差MSE)
  • [2. 均方根误差RMSE](#2. 均方根误差RMSE)
  • [3. 平均绝对误差MAE](#3. 平均绝对误差MAE)
  • [4. R^2^](#4. R2)
  • [5. 调整后R^2^](#5. 调整后R2)

1. 均方误差MSE

  • 回归数据和原始数据误差的平方和/原始数据个数
  • 平方的原因:不平方正负误差会抵消,对大误差更为敏感,在一些场景下更能凸显出模型预测的不准确性
  • 越接近于0,模型预测能力越强

2. 均方根误差RMSE

  • MSE开根号
  • 越接近与0,模型的预测能力越强

3. 平均绝对误差MAE

  • MSE的平方换成绝对值,也是不绝对值正负误差会抵消
  • MAE越小,模型预测精度越高,对较大误差不如MSE 敏感
  • MAE可以准确反映实际预测误差的大小

4. R2

  • TSS:样本点和均值间的差异性(数据集中数的分散程度)
  • RSS:和拟合数据间的差异性
  • R2 = 1- RSS/TSS
  • 取值范围为[0,1]:
  • 如果结果是 0,说明模型拟合效果很差;
    如果结果是 1,说明模型无错误。
  • 一般来说,R-Squared 越大,表示模型拟合效果越好。R-Squared 反映的是大概有多准,因为,随着样本数量的增加,R-Square必然增加,无法真正定量说明准确程度,只能大概定量

5. 调整后R2

https://www.bilibili.com/video/BV1wi4y157Tt/?vd_source=f8471cd815546af5608f92c27e8247c2

相关推荐
阿坡RPA8 小时前
手搓MCP客户端&服务端:从零到实战极速了解MCP是什么?
人工智能·aigc
用户27784491049938 小时前
借助DeepSeek智能生成测试用例:从提示词到Excel表格的全流程实践
人工智能·python
机器之心8 小时前
刚刚,DeepSeek公布推理时Scaling新论文,R2要来了?
人工智能
算AI10 小时前
人工智能+牙科:临床应用中的几个问题
人工智能·算法
凯子坚持 c11 小时前
基于飞桨框架3.0本地DeepSeek-R1蒸馏版部署实战
人工智能·paddlepaddle
你觉得20511 小时前
哈尔滨工业大学DeepSeek公开课:探索大模型原理、技术与应用从GPT到DeepSeek|附视频与讲义下载方法
大数据·人工智能·python·gpt·学习·机器学习·aigc
8K超高清12 小时前
中国8K摄像机:科技赋能文化传承新图景
大数据·人工智能·科技·物联网·智能硬件
hyshhhh12 小时前
【算法岗面试题】深度学习中如何防止过拟合?
网络·人工智能·深度学习·神经网络·算法·计算机视觉
薛定谔的猫-菜鸟程序员12 小时前
零基础玩转深度神经网络大模型:从Hello World到AI炼金术-详解版(含:Conda 全面使用指南)
人工智能·神经网络·dnn
币之互联万物12 小时前
2025 AI智能数字农业研讨会在苏州启幕,科技助农与数据兴业成焦点
人工智能·科技