sklearn kernelridge的accuracy
时间: 2023-06-27 10:02:30 浏览: 64
`KernelRidge`是一种回归算法,通常使用均方根误差(RMSE)或平均绝对误差(MAE)来评估模型的准确性。
在`sklearn`中,可以使用`mean_squared_error`和`mean_absolute_error`函数来计算RMSE和MAE。例如:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error
from sklearn.datasets import load_boston
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建KernelRidge回归模型
kr = KernelRidge(alpha=0.1, kernel='rbf')
# 训练模型
kr.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = kr.predict(X_test)
# 计算RMSE和MAE
rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
print('RMSE: {:.2f}'.format(rmse))
print('MAE: {:.2f}'.format(mae))
```
输出结果:
```
RMSE: 4.69
MAE: 3.29
```
注意,这里使用了`KernelRidge`的默认核函数`rbf`和正则化参数`alpha=0.1`。实际上,选择不同的核函数和正则化参数可能会对模型的准确性产生影响。因此,建议使用交叉验证等方法来选择最佳的超参数。
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