关键词：
机器学习100天，今天讲的是：线性回归评估指标！
一、哪个模型更好？
我们之前已经对房价预测的问题构建了线性模型，并对测试集进行了预测。
如图所示，横坐标是地区人口，纵坐标是房价，红色的点是实际样本分布。
使用不同的算法或策略构建了两个线性回归模型，如图，分别是绿色直线、黄色直线所示。
那么如何量化我们构建的线性回归模型性能？如何比较这两个线性回归模型哪个更好呢？本节我们将给大家介绍一下线性回归常用的评估指标。
二、线性回归评估指标
线性回归常用的评估指标有 4 个，下面详细介绍！
- 第一：均方误差（Mean Squared Error），简称 MSE，我们之前介绍过这个概念。MSE 是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均，它的计算表达式在这里。
M S E = 1 m
机器学习100天：012回归模型评估指标python实现(代码片段)
机器学习100天，今天讲的是：回归模型评估指标Python实现！上一节我们介绍了线性回归中常用的评估指标有4个，分别是：均方误差、均方根误差、平均绝对值误差、拟合度。下面我们来看一下python中计算这些误差的代码。打开sp... 查看详情
机器学习100天：012回归模型评估指标python实现(代码片段)
机器学习100天，今天讲的是：回归模型评估指标Python实现！上一节我们介绍了线性回归中常用的评估指标有4个，分别是：均方误差、均方根误差、平均绝对值误差、拟合度。下面我们来看一下python中计算这些误差的代码。打开sp... 查看详情
机器学习100天（十九）：019分类模型评价指标-混淆矩阵
机器学习100天，今天讲的是：分类模型评价指标-混淆矩阵。《机器学习100天》完整目录：目录一、准确率（Accuracy）逻辑回归是一个分类模型，那么对于分类模型，如何评估它的优劣呢？好，我们先来认识一个名词：混淆矩阵（... 查看详情
机器学习100天（十九）：019分类模型评价指标-混淆矩阵
机器学习100天，今天讲的是：分类模型评价指标-混淆矩阵。《机器学习100天》完整目录：目录一、准确率（Accuracy）逻辑回归是一个分类模型，那么对于分类模型，如何评估它的优劣呢？好，我们先来认识一个名词：混淆矩阵（... 查看详情
机器学习100天（二十二）：022分类模型评价指标-python实现(代码片段)
机器学习100天！今天讲的是：分类模型评价指标-Python实现！《机器学习100天》完整目录：目录打开spyder，首先，导入标准库。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.metricsimportprecision_scorefromsklear 查看详情
机器学习100天（二十二）：022分类模型评价指标-python实现(代码片段)
机器学习100天！今天讲的是：分类模型评价指标-Python实现！《机器学习100天》完整目录：目录打开spyder，首先，导入标准库。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.metricsimportprecision_scorefromsklear 查看详情
机器学习100天（二十）：020分类模型评价指标-pr曲线
机器学习100天！今天讲的是：分类模型评价指标-PR曲线！《机器学习100天》完整目录：目录上一节我们已经了解了混淆矩阵的概念，并掌握了精确率、召回率的计算公式，在这里。现在我们来学习PR曲线的... 查看详情
机器学习100天（十七）：017逻辑回归梯度下降
机器学习100天，今天讲的是：逻辑回归-梯度下降！在讲解了逻辑回归的基本原理和损失函数之后，我们来推导逻辑回归模型中参数w和b的梯度表达式。我们之前介绍过，计算逻辑回归的代价函数实际上包含了下面三个过程：Z=WTX+... 查看详情
机器学习100天（十七）：017逻辑回归梯度下降
机器学习100天，今天讲的是：逻辑回归-梯度下降！在讲解了逻辑回归的基本原理和损失函数之后，我们来推导逻辑回归模型中参数w和b的梯度表达式。我们之前介绍过，计算逻辑回归的代价函数实际上包含了下面三个过程：Z=WTX+... 查看详情
机器学习100天（二十一）：021分类模型评价指标-roc曲线和auc
机器学习100天！今天讲的是：分类模型评价指标-ROC曲线和AUC《机器学习100天》完整目录：目录首先基于混淆矩阵，介绍两个新的概念：真正例率（TPR）和假正例率（FPR）。真正例率是预测为正且实际为正的样本的占所有正例样... 查看详情
机器学习100天（十六）：016逻辑回归损失函数
机器学习100天，今天讲的是：逻辑回归损失函数。一、如何找到最佳分类直线讲完了逻辑回归基本原理之后，我们再来思考一个非常关键的问题：就是如何找到最佳的分类直线呢？如图中所示，如何判断这三条直线哪个更好？线... 查看详情
机器学习100天（十六）：016逻辑回归损失函数
机器学习100天，今天讲的是：逻辑回归损失函数。一、如何找到最佳分类直线讲完了逻辑回归基本原理之后，我们再来思考一个非常关键的问题：就是如何找到最佳的分类直线呢？如图中所示，如何判断这三条直线哪个更好？线... 查看详情
机器学习100天（十四）：014梯度下降算法求解线性回归
机器学习100天，今天讲的是：使用梯度下降算法求解线性回归问题。一、梯度下降更新公式之前我们介绍了正规方程法直接求解线性回归问题，但是梯度下降算法在机器学习中更为常用，因为面对复杂问题时，梯度下降算法能够... 查看详情
机器学习100天（十四）：014梯度下降算法求解线性回归
机器学习100天，今天讲的是：使用梯度下降算法求解线性回归问题。一、梯度下降更新公式之前我们介绍了正规方程法直接求解线性回归问题，但是梯度下降算法在机器学习中更为常用，因为面对复杂问题时，梯度下降算法能够... 查看详情
机器学习100天：008简单线性回归python实战(代码片段)
机器学习100天，今天讲的是：简单线性回归Python实战——房价预测。上一节课，我们通过引入房价预测的例子，讲解了线性回归的理论知识，以及如何最小化损失函数，来计算最优的参数www。今天我们就使用Python来编写一个简单... 查看详情
机器学习100天（二十九）：029k折交叉验证
...样本作为训练集，进行模型的训练和评估；3、最后把K次评估指标的平均值作为最终的评估指标。需要特别注意的是 查看详情
机器学习100天：010多项式回归python实战(代码片段)
机器学习100天，今天讲的是：多项式线性回归Python实战——房价预测。上一节我们介绍了多项式线性回归理论，即构建一个二次多项式来拟合房价与地区人口的关系。今天我们就来编写一个二次多项式回归程序来构建房价预测的... 查看详情
机器学习100天（二十三）：023欠拟合与过拟合
机器学习100天，今天讲的是欠拟合与过拟合！《机器学习100天》完整目录：目录一、过拟合与欠拟合机器学习中，我们构建一个模型，通常可能会遇到欠拟合或者过拟合的问题。以这张图为例，面对同样一批数据，我们建立了3... 查看详情