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[课堂笔记] 15、回归模型的指标评估与机器学习的调参_笔记

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发表于 2018-4-9 09:01:15 | 显示全部楼层 |阅读模式


15、回归模型的指标评估与机器学习的调参_笔记

  1. print('测试集上的R^2:', lr.score(X_test, Y_test))

  2. mse = np.average((y_predict-Y_test)**2)
  3. rmse = np.sqrt(mse)
  4. print('rmse:', rmse)
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指标评估与机器学习的调参1.png
指标评估与机器学习的调参2.png
指标评估与机器学习的调参3.png
画板 1.png
画板 2.png
mse.png
rmse.png
mae.png
R squared.png
R Square.png
R Square2.png
R Square3.png
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 楼主| 发表于 2019-9-12 08:18:10 | 显示全部楼层
  1. import numpy as np
  2. from math import sqrt


  3. def accuracy_score(y_true, y_predict):
  4.     """计算y_true和y_predict之间的准确率"""
  5.     assert len(y_true) == len(y_predict), \
  6.         "the size of y_true must be equal to the size of y_predict"

  7.     return np.sum(y_true == y_predict) / len(y_true)


  8. def mean_squared_error(y_true, y_predict):
  9.     """计算y_true和y_predict之间的MSE"""
  10.     assert len(y_true) == len(y_predict), \
  11.         "the size of y_true must be equal to the size of y_predict"

  12.     return np.sum((y_true - y_predict)**2) / len(y_true)


  13. def root_mean_squared_error(y_true, y_predict):
  14.     """计算y_true和y_predict之间的RMSE"""

  15.     return sqrt(mean_squared_error(y_true, y_predict))


  16. def mean_absolute_error(y_true, y_predict):
  17.     """计算y_true和y_predict之间的RMSE"""
  18.     assert len(y_true) == len(y_predict), \
  19.         "the size of y_true must be equal to the size of y_predict"

  20.     return np.sum(np.absolute(y_true - y_predict)) / len(y_true)


  21. def r2_score(y_true, y_predict):
  22.     """计算y_true和y_predict之间的R Square"""

  23.     return 1 - mean_squared_error(y_true, y_predict)/np.var(y_true)
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 楼主| 发表于 2019-9-12 08:20:54 | 显示全部楼层
  1. from sklearn.metrics import mean_squared_error
  2. from sklearn.metrics import mean_absolute_error
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 楼主| 发表于 2019-9-12 08:28:17 | 显示全部楼层
最好的衡量线性回归法的指标 R Squared
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