刚才的示例中计算MSE、MAE、决定系数

很好，假设您已经有了一个预测模型和一组测试数据，您可以使用以下公式计算MSE、MAE和决定系数（R²）：

MSE = 1/n * Σ(yᵢ - ŷᵢ)²

其中，n表示测试数据的数量，yᵢ是测试数据中的实际值，ŷᵢ是模型对测试数据的预测值。

MAE = 1/n * Σ|yᵢ - ŷᵢ|

其中，n表示测试数据的数量，yᵢ是测试数据中的实际值，ŷᵢ是模型对测试数据的预测值。

决定系数（R²）= 1 - (Σ(yᵢ - ŷᵢ)² / Σ(yᵢ - ȳ)²)

其中，yᵢ是测试数据中的实际值，ŷᵢ是模型对测试数据的预测值，ȳ是测试数据中所有实际值的平均值。

请注意，这些公式只是计算MSE、MAE和决定系数的一种方法，具体实现可能会有所不同。

相关问题

以波士顿房价预测为例，编写程序，分别用岭回归、神经网络、支持向量机方法建立房价预测模型，涵盖完整的数据建模步骤，从预测误差（MSE和MAE）和决定系数（R2）对比不同模型的预测性能,并绘制不同模型预测结果和真实结果的对比曲线图

您好！对于波士顿房价预测任务，我可以为您提供一个示例程序来实现您所需的功能。请注意，由于平台限制，我无法直接绘制图形，但我将为您提供代码来计算和比较不同模型的性能指标。

首先，我们需要导入所需的库和数据集。以下是一个基本的代码框架，您可以根据需要进行修改和扩展：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 岭回归模型
ridge = Ridge()
ridge.fit(X_train, y_train)
ridge_pred = ridge.predict(X_test)

# 神经网络模型
mlp = MLPRegressor()
mlp.fit(X_train, y_train)
mlp_pred = mlp.predict(X_test)

# 支持向量机模型
svm = SVR()
svm.fit(X_train, y_train)
svm_pred = svm.predict(X_test)

# 计算性能指标
ridge_mse = mean_squared_error(y_test, ridge_pred)
ridge_mae = mean_absolute_error(y_test, ridge_pred)
ridge_r2 = r2_score(y_test, ridge_pred)

mlp_mse = mean_squared_error(y_test, mlp_pred)
mlp_mae = mean_absolute_error(y_test, mlp_pred)
mlp_r2 = r2_score(y_test, mlp_pred)

svm_mse = mean_squared_error(y_test, svm_pred)
svm_mae = mean_absolute_error(y_test, svm_pred)
svm_r2 = r2_score(y_test, svm_pred)

# 打印性能指标
print("Ridge Regression:")
print("MSE:", ridge_mse)
print("MAE:", ridge_mae)
print("R2 Score:", ridge_r2)

print("\nNeural Network:")
print("MSE:", mlp_mse)
print("MAE:", mlp_mae)
print("R2 Score:", mlp_r2)

print("\nSupport Vector Machine:")
print("MSE:", svm_mse)
print("MAE:", svm_mae)
print("R2 Score:", svm_r2)

# 绘制预测结果和真实结果对比曲线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(y_test, label='True')
plt.plot(ridge_pred, label='Ridge')
plt.plot(mlp_pred, label='Neural Network')
plt.plot(svm_pred, label='Support Vector Machine')
plt.xlabel('Samples')
plt.ylabel('House Price')
plt.legend()
plt.show()

上述代码使用了岭回归（Ridge Regression）、神经网络（Neural Network）和支持向量机（Support Vector Machine）三种模型进行房价预测，并计算了每个模型的均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R2）指标。最后，使用 matplotlib 库绘制了预测结果和真实结果的对比曲线图。

您可以根据需要进一步优化模型的参数、尝试其他回归算法，并对结果进行分析和比较。希望对您有所帮助！

帮我写一个python文件示例实现回归算法评价指标，指标包括平均绝对误差、均方误差和决定系数R2

好的，以下是一个回归算法评价指标的Python示例代码：

import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score

# 生成一些随机数据作为示例
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([0.8, 1.9, 3.1, 4.2, 4.9])

# 计算各种指标
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
r2 = r2_score(y_true, y_pred)

# 输出结果
print("平均绝对误差 (MAE):", mae)
print("均方误差 (MSE):", mse)
print("决定系数 (R2):", r2)

希望这个例子对你有帮助！如果你有其它问题，也欢迎问我。