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为什么我的模型同时具有低MAE和低R2分数？

低MAE和低R2分数可能是由于模型的拟合能力不足或者存在欠拟合的情况。MAE（Mean Absolute Error）是评估模型预测结果与实际观测值之间平均绝对误差的指标，而R2分数是评估模型对观测数据方差的解释能力。

低MAE表示模型的预测结果与实际观测值之间的平均绝对误差较小，说明模型的预测精度较高。低R2分数表示模型对观测数据方差的解释能力较低，即模型无法很好地拟合数据的变化趋势。

可能的原因包括：

模型选择不当：选择的模型可能不适合解决当前的问题，或者模型的复杂度不够，无法捕捉数据中的复杂关系。
特征选择不当：模型所使用的特征可能不足以准确预测目标变量，或者特征之间存在较强的相关性，导致模型无法准确捕捉数据的变化。
数据质量问题：数据中可能存在异常值、缺失值或者噪声，这些问题会影响模型的预测能力。
数据量不足：数据量较少可能导致模型无法充分学习数据的规律，从而影响预测结果的准确性。

针对这种情况，可以尝试以下方法来改进模型的性能：

调整模型参数：尝试不同的模型参数组合，选择最优的参数配置，以提高模型的拟合能力。
增加特征数量或改进特征选择：考虑增加更多的特征，或者使用特征工程的方法来提取更有信息量的特征，以提高模型的预测能力。
数据预处理：对数据进行清洗、去除异常值、填补缺失值等预处理操作，以提高数据的质量。
增加数据量：尝试收集更多的数据，以增加模型的训练样本，提高模型的泛化能力。
尝试其他模型：考虑尝试其他类型的模型，如集成学习、深度学习等，以提高模型的预测性能。

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【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。...+bkXk 上述式子中，p表述具有某个特征的概率。你应该会问这样一个问题：“我们为什么要在公式中使用对数log呢？”。...这一壮举是通过观察统计的值，如R-square，t-stats和AIC指标，来识别重要的变量。逐步回归通过同时添加/删除基于指定标准的协变量来拟合模型。...如果数据包含异常值，则最佳拟合线将向异常值移动一点，从而增加错误率并得出具有非常高 MSE 的模型。什么是 MSE 和 MAE 有什么区别？ MSE 代表均方误差，它是实际值和预测值之间的平方差。...为了使回归模型被认为是一个好的模型，MAE 应该尽可能小。 MAE的优点是：简单易懂。结果将具有与输出相同的单位。

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回归问题的评价指标和重要知识点总结

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几行代码搞定ML模型，低代码机器学习Python库正式开源

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pycaret之训练模型（创建模型、比较模型、微调模型）

使用的评估指标是：分类：准确性，AUC，召回率，精度，F1，Kappa，MCC 回归：MAE，MSE，RMSE，R2，RMSLE，MAPE 该函数的输出是一个表格，显示了所有模型在折痕处的平均得分。...对于受监督的模块（分类和回归），此函数将返回一个表，该表具有k倍交叉验证的性能指标以及训练有素的模型对象。...对于无监督的模块对于无监督的模块集群，它会返回性能指标以及经过训练的模型对象，而对于其余的无监督的模块异常检测，自然语言处理和关联规则挖掘，则仅返回经过训练的模型对象。...尽管有一个单独的函数可以对训练后的模型进行集成，但是在通过create_model函数中的ensemble参数和方法参数创建时，有一种快速的方法可以对模型进行集成。...对于有监督的学习，此函数将返回一个表，该表包含k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。对于无监督学习，此函数仅返回经过训练的模型对象。

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10种常见的回归算法总结和介绍

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光伏发电功率预测_分布式光伏并网接入电压

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Kaggle搭积木式刷分大法: LB 0.11666（排名前１５％）

由于刚刚上手5个月机器学习，其中花了很多时间作重复和无用功。 ? 本文的目的主要是分享和探讨：一、我总结的搭积木式刷分大法。...我在第一个Titanic 比赛中花了大量的时间，学习和测试各种调参，集成方法。在House Price 比赛中也试图采用同样的策略，结果效果不是很好。...和这些预处理数据的R2值[0~1]。如果R2值过低，例如小于80%，那么可以考虑直接删除。因为预处理的数据中的X只能解释80%的Y值。R2值太低，没有进一步处理的价值。 2....机器学习阶段（训练和产生模型，目标是尽可能获得尽可能低的RMSE值（针对训练数据），同时要具有范化的能力（针对测试数据））第一步，建立基准，筛选出最好的一个（几个）预处理文件（随机数设成固定值）第二步...我采用上述方法后，基本上获得的LB分数就比较稳定向上，避免了之前的忽上忽下。而且避免了大量的重复工作。

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B | MF-SuP-pKa: 一种基于多精度学习和子图池化的通用pKa预测模型

pKa的准确预测仍然具有挑战性：（1）两性分子同时具有酸性pKa和碱性pKa，需要分别建模；（2）多质子化合物需要进一步区分微观pKa和宏观pKa，其中微观pKa表征某个特定位点的解离能力，而宏观pKa...由于MolGpKa和Graph-pKa只能预测中性分子pKa，作者分别报道了模型在整个测试集和在中性部分测试集上的表现。评估指标：pKa预测为回归任务，采用的评估指标包括R2，MAE和RMSE。...结果表明，除了在SAMPL6中性测试集上的MAE指标外，MF-SuP-pKa的性能均为最优，证明模型在真实应用场景下同样有效。...作者进一步对误差进行分析，指出MAE指标差，R2和RMSE指标较好的原因主要在于模型对SAMPL6-SM21预测的绝对误差较大。...广泛的内部和外部测试实验表明，MF-SuP-pKa与基准模型相比具有更好的泛化能力和鲁棒性。此外，MF-SuP-pKa保留了带电分子的质子化状态，为多步电离预测提供新的策略。

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超强，必会的机器学习评估指标

可能不足以比较不同模型的性能，特别是当模型在误报和漏报之间具有不同的权衡时。...可用于比较不同模型的性能。假设误报和漏报具有相同的成本。非技术利益相关者难以解释，因为它需要了解 ROC 曲线。可能不适合具有少量观测值的数据集或具有大量类别的模型。...这种度量方式通过惩罚错误的预测同时奖励正确的预测来工作。如果对数损失的值越低，意味着模型的性能越好，而当这个值达到0时，就代表这个模型能够完美地进行分类。N是观测值的数量。...这样不仅可以揭示模型的长处和短板，还能为模型的优化提供方向。例如：分类任务：同时考虑精确度、召回率和F1分数，可以帮助您在误报和漏报之间找到一个平衡点。...评估多个指标：为了全面了解模型的性能，建议同时评估多个指标，包括精确度、召回率、F1分数（分类任务），以及MAE、MSE、MAPE（回归任务）。

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