• 机器学习中多项式回归模型以及评估指标


    #训练模型用多项式线性回归模型
    from sklearn import linear_model
    linear_regressor = linear_model.LinearRegression() #构造线性回归模型
    linear_regressor.fit(train_X.reshape(-1,1),train_y.reshape(-1,1)) #训练模型
    y_predict = linear_regressor.predict(test_y.reshape(-1,1))

    #模型评估
    from sklearn import metrics
    print('平均绝对误差:{}'.format(metrics.median_absolute_error(y_predict,test_y)))
    print('均方误差MSE:{}'.format(metrics.mean_squared_error(y_predict,test_y)))
    print('解释方差分:{}'.format(metrics.explained_variance_score(y_predict,test_y)))
    print('R2得分:{}'.format(metrics.r2_score(y_predict,test_y)))

  • 相关阅读:
    第十三周学习进度条
    冲刺第四天
    第二天冲刺
    第三天冲刺
    第一天冲刺
    课下作业
    第十二周学习进度条
    课下作业
    webp与png、jpg相互转换
    Node疑难解决
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/antique/p/10722556.html
Copyright © 2020-2023  润新知