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Python计算统计分析MSE 、 RMSE、 MAE、r2

平均绝对误差(MAE)MeanAbsoluteError,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.均方误差MSE(mean-squareerror)该统计参数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值均方根误差RootMeanSquareError求均方误差的根号决定系数R2决定系数R2(coefficientofdetermination),也称判定系数或者拟合优度。它是表征回归方程在多大程度上解释了因变量的变化,或者说方程对观测值的拟合程度如何。拟合优度的有效性通常要求:自变量个数:样本数>1:10。所以要想决定系数R2越接近1,必须满足MSE越小,也就是真实值与预测值相差

Python计算统计分析MSE 、 RMSE、 MAE、r2

平均绝对误差(MAE)MeanAbsoluteError,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.均方误差MSE(mean-squareerror)该统计参数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值均方根误差RootMeanSquareError求均方误差的根号决定系数R2决定系数R2(coefficientofdetermination),也称判定系数或者拟合优度。它是表征回归方程在多大程度上解释了因变量的变化,或者说方程对观测值的拟合程度如何。拟合优度的有效性通常要求:自变量个数:样本数>1:10。所以要想决定系数R2越接近1,必须满足MSE越小,也就是真实值与预测值相差