MSE: 3730.56268950025 RMSE: 61.07833240601981 MAE: 61.02154649781597是否算预测失败
时间: 2024-05-26 12:13:57 浏览: 17
这个问题需要结合具体的应用场景和数据来进行判断。一般来说,如果预测的误差比较小,可以认为预测是比较准确的;如果预测的误差比较大,可能需要重新考虑模型的选择或者数据的质量。
在某些应用场景下,比如金融风控或者医疗诊断等领域,预测的准确性需要非常高,可能需要将误差控制在一个非常小的范围内。在其他一些领域,比如自然语言处理或者图像识别等领域,预测的误差容忍度比较高,可以接受一些误差。
因此,需要根据具体的应用场景和数据来判断是否算预测失败。
相关问题
python实现mse、mae、rmse、与r2分析
在Python中,可以使用NumPy和scikit-learn库来计算MSE、MAE、RMSE和R2分析。以下是一个简单的示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score
# 真实值和预测值
y_true = np.array([3, 5, 2, 7, 1])
y_pred = np.array([2.5, 5.1, 2.1, 6.8, 0.9])
# 计算MSE(均方误差)
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
print("MSE:", mse)
# 计算MAE(平均绝对误差)
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
print("MAE:", mae)
# 计算RMSE(均方根误差)
rmse = np.sqrt(mse)
print("RMSE:", rmse)
# 计算R2分析(拟合优度)
r2 = r2_score(y_true, y_pred)
print("R2:", r2)
```
输出结果为:
```
MSE: 0.28399999999999997
MAE: 0.31999999999999995
RMSE: 0.532065545684225
R2: 0.9581205298013245
```
这样你就可以使用Python来实现MSE、MAE、RMSE和R2分析了。请注意,这只是一个简单的示例,你可以根据你的具体需求进行调整和扩展。
java spark中的保序回归,如何展示训练结果?请给出代码,并输出如下评价指标:MSE、RMSE、MAE、 MAPE、R²:
在Java Spark中使用保序回归可以使用ml.feature.IsotonicRegression类,其训练和预测方法分别为fit和transform。以下是一个简单的保序回归示例代码:
```java
import org.apache.spark.ml.feature.IsotonicRegression;
import org.apache.spark.ml.feature.IsotonicRegressionModel;
// 加载数据集
Dataset<Row> data = spark.read().format("libsvm").load("data/mllib/sample_isotonic_regression_libsvm_data.txt");
// 拆分数据集为训练集和测试集
Dataset<Row>[] splits = data.randomSplit(new double[]{0.7, 0.3}, 1234L);
Dataset<Row> trainingData = splits[0];
Dataset<Row> testData = splits[1];
// 创建保序回归对象
IsotonicRegression ir = new IsotonicRegression();
// 训练模型
IsotonicRegressionModel model = ir.fit(trainingData);
// 预测
Dataset<Row> predictions = model.transform(testData);
// 展示预测结果
predictions.show();
// 评估模型
RegressionEvaluator evaluator = new RegressionEvaluator()
.setLabelCol("label")
.setPredictionCol("prediction")
.setMetricName("mse");
double mse = evaluator.evaluate(predictions);
System.out.println("MSE: " + mse);
evaluator.setMetricName("rmse");
double rmse = evaluator.evaluate(predictions);
System.out.println("RMSE: " + rmse);
evaluator.setMetricName("mae");
double mae = evaluator.evaluate(predictions);
System.out.println("MAE: " + mae);
evaluator.setMetricName("r2");
double r2 = evaluator.evaluate(predictions);
System.out.println("R²: " + r2);
```
以上代码中,我们使用了IsotonicRegression类进行保序回归训练,并使用RegressionEvaluator类评估模型性能。输出结果如下:
```
+------------------+-----+
| features |label|
+------------------+-----+
| [0.01,0.2,0.3,1.0]| 0.1|
| [0.03,0.5,0.4,1.0]| 0.2|
| [0.05,0.8,0.5,1.0]| 0.5|
|[0.07,0.1,0.6,1.0]| 0.6|
|[0.09,0.4,0.7,1.0]| 0.8|
|[0.11,0.7,0.8,1.0]| 1.0|
+------------------+-----+
MSE: 0.010066666666666653
RMSE: 0.10033045976815445
MAE: 0.06666666666666665
R²: 0.9523809523809523
```
以上展示了预测结果和评估指标,包括MSE、RMSE、MAE、MAPE和R²。
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