25.机器学习中对回归模型做评估时，可能用到的指标方法有 A.AUC B.决定系数R方 C.RMSE D.MSE

正确答案是 B、C、D。以下是对每个选项的解释：

- A. 错误。AUC（Area Under Curve）是用于二分类模型的评估指标，不适用于回归模型。
- B. 正确。决定系数 R 方是用于衡量回归模型拟合优度的指标，取值范围为 0 到 1，值越接近 1 表示模型拟合效果越好。
- C. 正确。RMSE（Root Mean Squared Error）是用于衡量回归模型预测误差的指标，它是均方根误差的平方根，可以用公式 RMSE = sqrt(MSE) 计算。
- D. 正确。MSE（Mean Squared Error）是用于衡量回归模型预测误差的指标，它是预测值和真实值之差的平方的均值，可以用公式 MSE = mean((y_true - y_pred)^2) 计算。

相关问题

机器学习模型评估指标

机器学习模型的评估指标主要分为分类和回归两大类。在分类模型中，常用的评估指标包括混淆矩阵、准确率、错误率、精确率、召回率、F1 score、ROC曲线、AUC、PR曲线、对数损失和分类指标的文本报告。而在回归模型中，常用的评估指标包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、归一化均方根误差（NRMSE）和决定系数（R2）。\[3\]

其中，ROC曲线是一种常用的评估分类模型性能的指标，它独立于responders比例的变化，可以帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。\[1\]而MAE（平均绝对误差）是一种常用的评估回归模型性能的指标，它衡量了预测值与真实值之间的平均绝对差异。\[2\]

综上所述，机器学习模型的评估指标根据不同的任务和模型类型选择不同的指标进行评估，以帮助我们了解模型的性能和效果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [你知道这11个重要的机器学习模型评估指标吗?](https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/100013633)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [机器学习模型评估指标](https://blog.csdn.net/dfly_zx/article/details/123142984)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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python怎么判断一个机器学习模型的得分？，用roc_auc作为评分指标

在使用机器学习模型时，通常会将数据集划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。在评估模型时，可以使用各种指标来衡量模型的性能，如准确率、召回率、F1值等。

如果您想使用roc_auc作为评估指标，可以使用sklearn.metrics中的roc_auc_score函数来计算得分。该函数需要两个参数：真实标签和预测标签。

下面是一个示例代码片段：

from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 假设y_true是真实标签，y_pred是预测标签
score = roc_auc_score(y_true, y_pred)
print("roc_auc_score:", score)

其中，y_true和y_pred都应该是一维数组。函数将返回一个0到1之间的分数，分数越接近1表示模型性能越好。