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轻松玩转 Scikit-Learn 系列 —— 线性回归及 ML 相关评价标准

线性回归可能是机器学习中最简单、最基础的算法了。但一定不要因为它简单就轻视它的存在,因为它也是很多更高级机器学习算法的基础,比如多项式回归、岭回归、 LASSO 回归等。线性回归的核心归结为求解正规方程(由样本特征x所得预测值y'和实际值y差的平方和,对x求偏导并使其为0所得的方程组),也就是利用最小二乘法求解方程系数。当x为一个n维向量时,方程的物理意义也被扩展为求解一个n维超平面前的系数。在介绍线性回归之前,让我们先了解下衡量线性回归预测结果好坏的指标。 1、相关评价标准 1)均方误差 MSE (Mean Squared Error) : 2)均方根误差 RMSE (Root Mean Squared Error) : 3)平均绝对误差 MAE (Mean Absolute Error) : 4)R方误差 ( R Squared ) : 应根据不同的应用场景和需求来选择不同的评价指标,没有其中一个平白无故的比另一个更好。具体来说,RMSE就是MSE的平方根,但它的量纲与要预测的y值的量纲相同,更有意义,MAE 因为带有绝对值而不方便求导,而 R Squared 因为无量化而更具有通...

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