回归模型的 RER（Regression Error Characteristic Curve）的计算公式？

RER曲线（Regression Error Characteristic Curve）是一种用于评估回归模型性能的图形化工具。其横轴为误差率，纵轴为命中率。

RER曲线的计算过程如下：

1. 对于给定的回归模型，将测试数据集中的样本按照预测值从小到大排序。

2. 从最小的预测值开始，依次计算每个预测值下的误差率和命中率。

3. 以误差率为横轴，命中率为纵轴，绘制RER曲线。

RER曲线的计算公式如下：

- 误差率：$ER = \frac{|y_i - \hat{y}_i|}{y_i}$，其中 $y_i$ 为实际值，$\hat{y}_i$ 为预测值。

- 命中率：$HR = \frac{\sum_i [y_i - \hat{y}_i \leq k \times y_i]}{n}$，其中 $k$ 为误差容限系数，$n$ 为样本数。

在计算RER曲线时，需要设置不同的误差容限系数$k$，并计算相应的命中率和误差率。最终的RER曲线是将所有误差容限下的命中率和误差率绘制成的曲线。

相关问题

如何计算回归模型RER（Regression Error Characteristic Curve）？

回归模型的 RER（Regression Error Characteristic Curve）是一种评估模型性能的方法，它可用于衡量模型在不同误差阈值下的准确性和灵敏度。RER 曲线的横轴是误差阈值，纵轴是灵敏度，即正确预测的样本数占总样本数的比例。

以下是计算 RER 曲线的步骤：

1. 对数据集进行随机分成训练集和测试集。

2. 训练回归模型，并用测试集进行预测。

3. 根据预测结果计算每个样本的误差。

4. 按照误差从小到大排序，将数据集分成多个子集。

5. 对于每个子集，计算在该子集中所有样本的误差阈值和灵敏度。

6. 将每个子集的误差阈值和灵敏度绘制在同一张图中，即可得到 RER 曲线。

需要注意的是，RER 曲线的计算需要考虑误差阈值的选取。常见的误差阈值包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。在实际应用中，可以根据具体问题来选择合适的误差阈值。

回归模型RPD和RER

RPD (Relative Percent Difference) 和 RER (Relative Error Reduction) 是用来评估回归模型预测准确性的指标。

RPD 表示预测值和实际值之间的相对误差，计算公式为：

RPD = (|y_pred - y_true| / ((y_pred + y_true) / 2)) * 100%

其中，y_pred 表示模型预测的值，y_true 表示实际的值。RPD 值越小，表示模型预测的准确性越高。

RER 表示模型相对误差的降低程度，计算公式为：

RER = (RPD_baseline - RPD_model) / RPD_baseline * 100%

其中，RPD_baseline 表示基准模型的 RPD 值，RPD_model 表示当前模型的 RPD 值。RER 值越大，表示当前模型相对于基准模型的预测准确性提升越大。

总的来说，RPD 和 RER 都是用来评估回归模型预测准确性的指标，但是它们的计算方法不同，RPD 表示相对误差，RER 表示误差降低的程度。