告诉我我这四种方法的实现代码
时间: 2024-02-27 11:51:38 浏览: 17
好的,以下是这四种方法的Python实现代码:
1. 均方误差(MSE):
```python
from sklearn.metrics import mean_squared_error
y_true = [1, 2, 3, 4]
y_pred = [1.2, 2.1, 3.2, 3.9]
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
print("MSE:", mse)
```
2. 平均绝对误差(MAE):
```python
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
y_true = [1, 2, 3, 4]
y_pred = [1.2, 2.1, 3.2, 3.9]
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
print("MAE:", mae)
```
3. 决定系数(R²):
```python
from sklearn.metrics import r2_score
y_true = [1, 2, 3, 4]
y_pred = [1.2, 2.1, 3.2, 3.9]
r2 = r2_score(y_true, y_pred)
print("R²:", r2)
```
4. 相关系数(r):
```python
import numpy as np
y_true = [1, 2, 3, 4]
y_pred = [1.2, 2.1, 3.2, 3.9]
corr_coef = np.corrcoef(y_true, y_pred)[0][1]
print("Correlation Coefficient:", corr_coef)
```
以上代码中,y_true表示真实值,y_pred表示预测值。你可以将这些代码应用于你的多元线性回归模型的预测结果评价中。
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