機器學習：評價迴歸模型
在sklearn中包含四種評價尺度，分別為mean_squared_error、mean_absolute_error、explained_variance_score 和 r2_score。
1、均方差（mean-squared-error）
2、平均絕對值誤差（mean_absolute_error）
3.可釋方差得分（explained_variance_score）
explained variation measures the proportion to which a mathematical model accounts for the variation (dispersion) of a given data set
4.中值絕對誤差（Median absolute error）
5.R2 決定係數（擬合優度）
模型越好：r2→1
模型越差：r2→0
文章轉自：
相關推薦
機器學習：評價迴歸模型
在sklearn中包含四種評價尺度，分別為mean_squared_error、mean_absolute_error、explained_variance_score 和 r2_score。 1、均方差（mean-squared-error） 2、平均絕對值誤差（mean_absol
機器學習——如何評價迴歸模型
本內容整理自coursera，歡迎交流轉載。 如何定義損失 我們用如下符號表示迴歸模型的損失（loss）： L(y,fw^(x⃗ )) 舉個栗子，我們可以使用局對誤差或者方差表示 損失函式： L(y,fw^(x⃗ ))=|y−f
機器學習：評價分類結果（實現混淆矩陣、精準率、召回率）
test set 目的 mod 二分 參數 nbsp return try 一、實例 1）構造極度偏差的數據 import numpy as np from sklearn import datasets digits = datasets.load_digits
機器學習：線性迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸
轉載自：https://blog.csdn.net/hzw19920329/article/details/77200475 線性迴歸作為一種迴歸分析技術，其分析的因變數屬於連續型變數，如果因變數轉變為離散型變數，將轉換為分類問題。迴歸分析屬於有監督學習問題，本部落格將重點回
機器學習入門(二) — 迴歸模型 (理論)
講述了迴歸模型的基本原理和演算法，並結合迴歸介紹了交叉驗證的方法 1 預測房價 1.1 通過相似的房子預測你的房子 2 線性迴歸 2.1 應用線性迴歸模型 那麼哪條線才是最好的呢? 2.2 應用一條線的成本 2.3 預測你的房價 3 加入更高階的因素 3.1 用直線擬合房價或
機器學習_線性迴歸模型
1.線性迴歸 1.1模型 1.1.1目標函式（損失函式、正則） a.無正則：最小二乘線性迴歸（OLS） b.L2正則：嶺迴歸（Ridge Regression） c.L1正則：Lasso 1.1.2概率解釋 最小二乘線性迴歸等價於
機器學習之線性迴歸模型
當我們拿到樣本並經過特徵降維後得到 x1、x2 … 低維特徵，經過多項式對映得到線性迴歸的模型假設： 上式 x1、x2 是樣本特徵，如果 y 是現實中房子的價格，那麼 x1、x2 相當於房子的面積、臥室數量等影響房子價格的因素，而 θ0、θ1、θ2 … 是係數
機器學習：線性迴歸和嶺迴歸入門程式碼
機器學習中運用python進行對房子價格的預測程式碼，資料庫直接使用sklearn自帶的boston，使用三種方法進行預測，分別是：線性迴歸直接預測、梯度下降預測、嶺迴歸預測 from sklearn.datasets import load_boston fr
機器學習：邏輯迴歸詳細推導
如今機器學習、深度學習可謂炙手可熱，人工智慧也確實開始影響、改變著我們的生活。正因如此，很多同學開始接觸或者學習這方面的知識。機器學習的入門是有難度的，因為它不僅要求你會編碼，還要你熟悉高等數學，比如線性代數，微積分等，除此之外，還要懂統計學。如果你想入門機器學習，那麼一定要好好學習邏輯迴歸。原因如
【機器學習】線性迴歸模型分析
具體原理不講了，線性迴歸模型，代價損失函式 COST是均方誤差，梯度下降方法。 屬性取值。模型的屬性取值設定需要根據每一個引數的取值範圍來確定，將所有的屬性的取值統一正則化normalization，統一規定在0~1的範圍，或者-1~1的範圍內，這樣在進行線性迴歸時不會造成
機器學習：線性迴歸與Python程式碼實現
前言：本篇博文主要介紹線性迴歸模型（linear regression），首先介紹相關的基礎概念和原理，然後通過Python程式碼實現線性迴歸模型。特別強調，其中大多理論知識來源於《統計學習方法_李航》和斯坦福課程翻譯筆記以及Coursera機器學習課程。 1.線性迴歸
機器學習：Logisitic迴歸
Logistic迴歸（logistic regression）是統計學習中經典的分類方法，其模型屬於對數線性模型。 1.Logistic分佈（logistic distribution） 什麼是logistic分佈？ 我們假設有一組變數X是連續隨機
機器學習：邏輯迴歸與Python程式碼實現
前言：本篇博文主要介紹邏輯迴歸（logistic regression），首先介紹相關的基礎概念和原理，然後通過Python程式碼實現邏輯迴歸的二分類問題。特別強調，其中大多理論知識來源於《統計學習方法_李航》和斯坦福課程翻譯筆記以及Coursera機器學習課程。 本篇博
吳恩達機器學習：線性迴歸
首先說一些關於課程的題外話。對於 Ng 的這個課程，筆者沒有選擇在 Coursera 上學習課程，一來是因為 Coursera 有自己的課程週期，但這個週期不一定適合所有人。其次 Coursera 的課程作業是使用 Octave 語言，而筆者個人覺得不管是學習還
機器學習演算法（一）：邏輯迴歸模型（Logistic Regression, LR）
轉自：https://blog.csdn.net/weixin_39910711/article/details/81607386 線性分類器：模型是引數的線性函式，分類平面是（超）平面；非線性分類器：模型分介面可以是曲面或者超平面的組合。 典型的線性分類器有感知機，LDA，邏輯斯特迴歸，SVM
（機器學習）如何評價迴歸模型？——Adjusted R-Square（校正決定係數）
在分類模型中，評價輸出相對簡單，有“錯誤率”、“混淆矩陣（confusion matrix）”、“正確率（precision）”、“召回率（recall）”、ROC曲線等等。但迴歸模型怎樣評價呢？ 在一個迴歸預測結束後得到一串預測結果Y_predict。另有真
機器學習：模型評估和選擇
val 上一個 bootstrap 自助法 break all 誤差 rec 數據集 2.1 經驗誤差與擬合 精度（accuracy）和錯誤率（error rate）：精度=1-錯誤率 訓練誤差（training error）或經驗誤差（empirical error） 泛
機器學習：模型性能度量(performance measure)(待補充)
splay 樣本 常用 spl n) enc 統計學習方法 後者 性能 對學習器的泛化性能進行評估，不僅需要有效的實驗估計方法，還需要有衡量模型泛化性能的評準指標，這就是性能度量。性能度量反應任務需求，對比不同模型能力時，使用不同性能度量能導致不同的評判結果。因此，模型的好
機器學習：模型性能評估與參數調優
rom 集中 進行 groups 然而 val k-fold 證明 strong 模型性能評估的常用指標 真陽性（True Positive，TP）：指被分類器正確分類的正例數據 真陰性（True Negative，TN）：指被分類器正確分類的負例數據 假陽性（False
斯坦福大學公開課機器學習：Neural network-model representation（神經網絡模型及神經單元的理解）
如何 work 單元 pre 結果 mda s函數 額外 權重 神經網絡是在模仿大腦中的神經元或者神經網絡時發明的。因此，要解釋如何表示模型假設，我們先來看單個神經元在大腦中是什麽樣的。如下圖，我們的大腦中充滿了神經元，神經元是大腦中的細胞，其中有兩點值得我們註意，一是神經