是评估回归模型性能的常用指标。下面是对这些指标的解释和计算方法:
- MAE(Mean Absolute Error,平均绝对误差):MAE是预测值与真实值之间差异的平均绝对值。它衡量了模型预测结果的平均误差大小,数值越小表示模型的预测能力越好。
计算公式:MAE = Σ(|预测值 - 真实值|) / 样本数量
- MSE(Mean Squared Error,均方误差):MSE是预测值与真实值之间差异的平方的平均值。它比MAE更加敏感,因为它对大误差给予更高的惩罚。
计算公式:MSE = Σ((预测值 - 真实值)^2) / 样本数量
- R2(R-Squared,决定系数):R2衡量了模型对观测值变异性的解释程度,即模型拟合数据的好坏程度。R2的取值范围在0到1之间,越接近1表示模型的拟合能力越好。
计算公式:R2 = 1 - (MSE / 方差)
对于计算DNNRegressor模型的MAE、MSE和R2指标,可以使用以下步骤:
- 使用DNNRegressor模型进行预测,并得到预测结果。
- 将预测结果与真实值进行比较,计算出每个样本的绝对误差(|预测值 - 真实值|)和平方误差((预测值 - 真实值)^2)。
- 对所有样本的绝对误差和平方误差进行求和。
- 根据样本数量计算出MAE和MSE。
- 计算出真实值的方差。
- 根据MSE和方差计算出R2。
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