1、今天尝试把预测结果的准确性的一些指标量化 2、我把销售额的实际值和几种预测方法的值保存在excel表格：预测结果2023.6.2.xlsx中，表头如下： 未来6个月 未来6个月实际销售额累计值...以下是读取Excel数据并计算各种预测方法的MSE、RMSE和MAE的代码： ```python import pandas as pd import numpy as np # 读取Excel数据...这段代码首先读取Excel文件中的数据，然后计算每种预测方法的MSE、RMSE和MAE。...最后，它会输出每种方法的评估结果，并根据RMSE值找到最佳预测方法。你可以将Excel文件路径替换为你的文件路径，并运行此代码以查看结果。...} # 创建新的Excel文件 工作簿 = Workbook() 工作表 = 工作簿.active # 将原始数据和计算结果写入新的Excel文件 行 = 1 表头 = ['Method', 'MSE
概览 这篇文章中我们使用tidymodels包训练和优化XGBoost模型。我们使用的AmesHousing[2]数据集，其中包含来自艾奥瓦州艾姆斯的住房数据。我们的模型将预测房屋销售价格。...为了简单起见，我们将从这篇文章中删除EDA过程，但是，在实际分析中，理解业务问题和执行有效的EDA通常是分析中最耗时和最关键的方面。 Step 1：初始数据划分 现在我们将数据分解为训练和测试数据。...然后我们使用交叉验证将训练数据随机分割成进一步的训练和测试集。在后面的步骤中，我们将使用这些额外的交叉验证折叠来调优超参数。...60个网格参数组合执行网格搜索，并使用5倍交叉验证以及rmse(均方根误差)、rsq (R Squared)和mae(平均绝对误差)来测量预测精度。...我们使用第1步中的测试数据(模型训练中没有使用的数据)来评估性能。 我们使用rmse(均方根误差)，rsq (R平方)，和mae(平均绝对值)度量从尺度包在我们的模型评估。
和 MAE 一样，RMSE 没有考虑到实际值的大小范围。我们同样可以定义一个 RMSE%，如下： ?...第一个预测每天销量为 2，第二个预测每天销量为 4，第三个预测每天销量为 6，如下图所示： ? 我们看看每个预测的 bias、MAPE、MAE 和 RMSE 结果： ?...预测 #1 基于 MAPE 表现最好，预测 #2 基于 MAE 表现最好，预测 #3 基于 RMSE 和 bias 表现最好（但基于 MAE 和 MAPE 表现最差）。...如果你的预测模型把 MSE 当作指标，它会将其最小化。我们可以通过使其导数为零，来将数学函数最小化： ? 若要使预测最优化，模型会趋于让整体预测值与实际值相等。...结论 综上所述，在任何模型上，对 RMSE 的最优化是试图找到平均值，而 MAE 的最优化是让预测偏高的次数与偏低的次数相等。不得不承认，MAE 和 RMSE 在数学本质上存在较大的差异。
我们尝试利用机器学习中的随机森林算法预测下，是否存在某些指标或指标组合可以预测阅读后关注人数。 数据格式和读入数据 数据集包括1588篇文章的9个统计指标。...样本表和表达表中的样本顺序对齐一致也是需要确保的一个操作。...Rsquared MAE ## 3.1028533 0.9440182 1.1891391 采用测试数据评估模型的预测效果，RMSE=6.2，Rsquared=0.825，还可以。...Rsquared MAE ## 6.2219834 0.8251457 2.7212806 library(ggplot2) testfollowerDF 预测出的值不会超出训练集中响应变量的取值范围，不能用于外推。
因此很快的 首先我们从“使损失函数尽量小”这个思路出发： 对于训练数据集合来说，使 尽可能小 在得到a和b之后将 代入a、b中。可以使用 来作为衡量回归算法好坏的标准。...从数学角度来分析，RMSE和MAE的量纲相同，但RMSE的结果较大，这是因为RMSE是将错误值平方，平方操作会放大样本中预测结果和真实结果较大的差距。MAE没有放大。...但RMSE和MAE没有这样的性质，得到的误差。...因此RMSE和MAE就有这样的局限性，比如我们在预测波士顿方差，RMSE值是4.9（万美元） 我们再去预测身高，可能得到的误差是10（厘米），我们不能说后者比前者更准确，因为二者的量纲根本就不是一类东西...MSE（预测值与真实值之差的平方和，再除以样本量）、均方根误差RMSE（为了消除量纲，将MSE开方）、平均绝对误差MAE（预测值与真实值之差的绝对值，再除以样本量）、以及非常重要的、效果非常好的R方（因此用
a和b； 在训练集训练得到的参数a和b，将测试集的样本丢到训练好的模型当中（对于简单线性回归问题上就是代入y = ax + b）的方程中，求得出对应的预测的结果； ?...在sklearn中调用同样非常简单，但是在sklearn中没有RMSE的衡量标准，当然了只需要对MSE开根号就能得到RMSE。 ? RMSE vs MAE ?...首先这两个衡量标准的量纲是一致的，前面我们看到在实验中，RMSE的结果要比MAE的结果大一些，这是因为RMSE是将错误值进行了平方，将这些平方累加后在进行开根号的运算。...而MAE是没有这样趋势的，他直接反映的是样本预测结果和真实结果之间的这一个差距，没有平方的操作，也正是因为这个原因，从某种程度上来讲，我们尽量的让RMSE值尽量小，相对来讲意义更大一些，因为这意味着整个样本错误中...换句话说，在我们的简单线性回归的训练过程中，使用这个目标函数本质就是在想办法减少最终预测结果最大的那个误差之间相应的差距，这就是为什么在训练模型时候的优化函数选择RMSE而不是MAE的另外一个优势，第一个优势是因为
R², RMSE, MAE 如果你像我一样，你可能会在你的回归问题中使用R平方(R平方)、均方根误差(RMSE)和均方根误差(MAE)评估指标，而不用考虑太多。?...☝️ RMSE的公式如下：SSE平方根我们在R²得分指标中看到了SSE。它是误差平方和；实际值和预测值的平方差之和。...更多数学公式：（1/n*（∑（y-ŷ）²）的平方根Python代码： np.sqrt(np.mean((y_true - y_pred) ** 2)) 从实际y值中减去预测值，将结果平方求和，取平均值...MAE为10000美元意味着该模型的预测值平均下降了1万美元。不错啊！ 与RMSE评分不同，糟糕的预测不会导致过高的MAE分数，或者总是比RMSE更接近0。...RMSE不太容易理解，但非常常见。它惩罚了非常糟糕的预测。由于计算速度快，这也为模型优化提供了一个很大的损失度量。 从这篇文章中对MAE有了新的想法。它很容易理解并按比例处理所有预测误差。
数据标准化：在进行数据分析前，利用normalize()我们将数据进行标准化，并进行绘制。...模型评估主要使用：recommenderlab包中自带的评估方案，对应的函数是evaluationScheme，能够设置采用n-fold交叉验证还是简单的training/train分开验证，本文采用后一种方法...，即将数据集简单分为training和test，在training训练模型，然后在test上评估。...，RMSE，MSE，MAE都是三者中的最小值。...其次是基于用户的推荐，最后是基于项目协同过滤。 04. 参考资料 1. Recommenderlab包实现电影评分预测(R语言) 2.
过去时间序列预测方法以线性方法为主，然而在许多最新的应用中已经尝试使用机器学习、深度学习、高斯过程和人工神经网络等技术来进行时间序列预测。...实际值和预期值之间的差异被测量为平均偏差误差（MBE）。预测中的平均偏差由 MBE 量化。除了不考虑绝对值外，它实际上与 MAE 相同。应谨慎对待 MBE，因为正向误差和负向误差可能会相互抵消。...这个简单的预测变量仅代表实际值的平均值。结果，相对平方误差将总平方误差除以简单预测变量的总平方误差以对其进行归一化。可以在以不同单位计算误差的模型之间进行比较。...添加对数减少了 MSLE 对实际值和预测值之间的百分比差异以及两者之间的相对差异的关注。MSLE 将粗略地处理小的实际值和预期值之间的微小差异以及大的真实值和预测值之间的巨大差异。...在波动率数据集任务上，Quantile Loss、MAE 和 Huber Loss 表现更好。 总结展望 损失函数在确定给定目标的良好拟合模型中起着关键作用。
所谓的预测准确度其实就是预测值和实际值之间的相近程度，预测值和实际值之间越接近，说明预测准确度越高。我们用y_{hat}表示模型的预测值，y表示模型的真实值。...2.RMSE RMSE表示均方根误差，是对MSE的开根号，有点类似方差与标准差的区别。人们对均方差和方差一样没有直观的理解，不知道均方差=100时到底是准确度高还是低。...所以就有了均方根误差，可以将均方根误差和实际值之间去比较，就可以对预测准确度有个直观的理解。 比如实际值基本在10左右，均方根误差是5，那么就可以感受到，预测值差不多会有一半的误差。...3.MAE MAE是Mean Absolute Error的缩写，表示平均绝对误差，公式如下： 平均绝对误差就是把均方误差中对预测值与实际值之间的差值求平方改成了求绝对值。与RMSE有点类似。..., y_pre) RMSE直接对MSE的结果开根号即可，代码如下： import numpy as np rmse = np.sqrt(mse) MAE的计算在Sklearn中也有现成的函数可以调用
1, MSE, RMSE, MAE 均方误差，即Mean Square Error (MSE)，表达式为： ?...自己实现及sklearn中的调用： from sklearn import datasets boston = datasets.load_boston() x = boston.data[:, 5]...rmse = np.sqrt(mse) print('RMSE = {}'.format(rmse)) # MAE mae = np.sum(np.absolute(y_pred - y_test)...) / len(y_pred) print('MAE = {}'.format(mae)) # sklearn中的调用 from sklearn.metrics import mean_absolute_error...R-squared RMSE与MAE有个局限性，就是对于分类的种类不同的情况很难去比较谁的效果好，比如预测学生的成绩和预测房价，得到的RMSE/MAE是并不能比较的。
然后又分别对这两类进行了细分和讲解，其中回归中包含了一种不太常见的损失函数：平均偏差误差，可以用来确定模型中存在正偏差还是负偏差。 ? 损失函数和优化 机器通过损失函数进行学习。...本文将介绍几种损失函数及其在机器学习和深度学习领域的应用。 没有一个适合所有机器学习算法的损失函数。...在分类任务中，我们要从类别值有限的数据集中预测输出，比如给定一个手写数字图像的大数据集，将其分为 0～9 中的一个。...平均绝对误差 平均绝对误差（MAE）度量的是预测值和实际观测值之间绝对差之和的平均值。和 MSE 一样，这种度量方法也是在不考虑方向的情况下衡量误差大小。...但和 MSE 的不同之处在于，MAE 需要像线性规划这样更复杂的工具来计算梯度。此外，MAE 对异常值更加稳健，因为它不使用平方。
SST 总平方和 SSE 误差平方和 SSR 回归平方和 R2 判定系数 R 多重相关系数 MSE 均方误差 RMSE 均方根误差 MAE 平均绝对误差 MAPE 平均绝对百分误差 count 行数 yMean...原始因变量的均值 predictionMean 预测结果的均值 R2 判定系数 一般来说，R2在0到1的闭区间上取值，但在实验中，有时会遇到R2为inf（无穷大）的情况，这时我们会用到R2的计算公式...在线性拟合中可以通过拟合结果和实测值得相关系数来反应拟合结果和实测结果线性相关度。但是如果本来就用的非线性拟合（多项式、曲线），那这个指标对于评估拟合没有任何意义。 ? 表示原回归值， ?...表示原回归值的平均值， ? 表示预测回归值 总平方和，表示变量 ? 相对于中心 ? 的异动;它表征了观测数据总的波动程度 ? 回归平方和，表示估计值 ? 相对于中心 ?...MAE 平均绝对误差（Mean Absolute Error）MAE虽能较好衡量回归模型的好坏，但是绝对值的存在导致函数不光滑，在某些点上不能求导，可以考虑将绝对值改为残差的平方，这就是均方误差。
所以，咱们今天就用这个问题，和大家一起分享分享，大家可以评论区一起交流~ 首先，大家都知道，线性回归是一种常用的预测模型，用于预测一个连续因变量和一个或多个自变量之间的关系。...那么，最后评估线性回归模型的性能和准确度非常重要，可以帮助我们判断模型是否有效并进行改进。 接下来，和大家分享如何评估线性回归模型的性能和准确度。 1....由于平方误差将偏差放大，因此MSE对异常值（Outliers）比较敏感。 公式 其中： 是第 个样本的真实值。 是第 个样本的预测值。 是样本总数。...平均绝对误差（MAE） 原理 平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）衡量的是预测值与真实值之间的平均绝对差异。相比MSE和RMSE，MAE对异常值不那么敏感。...，包括各个评估指标的原理、公式推导以及在Python中的实现。
，用于电视上的广告费用（以千为单位） Radio：在广播媒体上投资的广告费用 Newspaper：用于报纸媒体的广告费用 响应： Sales：对应产品的销量 在这个案例中，我们通过不同的广告投入，预测产品销量...美元），销量将增加46.6（因为单位是1000） (4)预测 In [18]: y_pred = linreg.predict(X_test) 3....MSE: 150.0 RMSE by hand: 12.2474487139 RMSE: 12.2474487139 计算Sales预测的RMSE In [26]: print np.sqrt(metrics.mean_squared_error...特征选择 在之前展示的数据中，我们看到Newspaper和销量之间的线性关系比较弱，现在我们移除这个特征，看看线性回归预测的结果的RMSE如何？...这个特征移除之后，得到RMSE变小了，说明Newspaper特征不适合作为预测销量的特征，于是，我们得到了新的模型。
分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared。...MSE和MAE适用于误差相对明显的时候，大的误差也有比较高的权重，RMSE则是针对误差不是很明显的时候；MAE是一个线性的指标，所有个体差异在平均值上均等加权，所以它更加凸显出异常值，相比MSE； RMSLE...在R2和EVS中，分子是真实值和预测值之差的差值，也就是我们的模型没有捕获到的信息总量，分母是真实标签所带的信息量，所以两者都衡量 1 - 我们的模型没有捕获到的信息量占真实标签中所带的信息量的比例，所以...，两者都是越接近1越好 化简上面的公式 ,分子分母同时除以m，那么分子就变成了我们的均方误差MSE，下面分母就变成了方差 在R2中，分子是真实值和预测值之差的差值，也就是我们的模型没有捕获到的信息总量...如果预测结果为1400， 那么RMSE=400， RMSLE=0.336 可以看出来在均方根误差相同的情况下，预测值比真实值小这种情况的错误比较大，即对于预测值小这种情况惩罚较大。
进行EDA将帮助我们熟悉数据和获得数据的信息，尤其是对回归模型影响最大的异常值。...之后，将数据分成训练集和测试集。 我们将在训练集上训练我们的模型，然后使用测试集来评估模型。...去除共线性：当具有高度相关的输入变量时，线性回归将会过拟合。需要将输入数据进行相关性计算并删除最相关的。 高斯分布：如果输入和输出变量具有高斯分布，线性回归将会做出更可靠的预测。...： 均方误差 (MSE) 是均方误差的平均值： 均方根误差 (RMSE) 是均方误差的平方根： 这三个指标中： MAE 是最容易理解的，因为它是平均误差。...将权重的平方和添加到最小二乘成本函数。
选自towards data science 作者：Ravindra Parmar 机器之心编译 参与：李诗萌、王淑婷 本文作者将常用的损失函数分为了两大类：分类和回归。...然后又分别对这两类进行了细分和讲解，其中回归中包含了一种不太常见的损失函数：平均偏差误差，可以用来确定模型中存在正偏差还是负偏差。 ? 损失函数和优化 机器通过损失函数进行学习。...本文将介绍几种损失函数及其在机器学习和深度学习领域的应用。 没有一个适合所有机器学习算法的损失函数。...在分类任务中，我们要从类别值有限的数据集中预测输出，比如给定一个手写数字图像的大数据集，将其分为 0～9 中的一个。...平均绝对误差 平均绝对误差（MAE）度量的是预测值和实际观测值之间绝对差之和的平均值。和 MSE 一样，这种度量方法也是在不考虑方向的情况下衡量误差大小。
回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中，我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。...MSE 代表均方误差，它是实际值和预测值之间的平方差。而 MAE 是目标值和预测值之间的绝对差。 MSE 会惩罚大错误，而 MAE 不会。...它将每个实际值和预测值的差值相加，最后除以观察次数。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。...指标三：均方根误差 (RMSE) 均方根误差（RMSE）取每个实际值和预测值之间的差值，然后将差值平方并将它们相加，最后除以观测数量。然后取结果的平方根。因此，RMSE 是 MSE 的平方根。...上述指标取决于我们正在解决的问题的上下文， 我们不能在不了解实际问题的情况下，只看 MAE、MSE 和 RMSE 的值来判断模型的好坏。
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