metrics.mean_squared_error

时间: 2023-04-19 17:00:25 浏览: 126
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xianxinghuigui.zip_machine learning_机器学习线性

metrics.mean_squared_error是一种衡量模型预测结果与真实值差异的评估指标，通常用于回归问题。它计算预测值与真实值之间的均方误差，即将预测值与真实值的差值平方后求平均值。均方误差越小，表示模型预测结果与真实值越接近。
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hui-gui-shu.rar_python gui_回归树_树回归

from sklearn.metrics import mean_squared_error # 加载数据 X, y = load_data() # 假设你已经有了数据 # 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...

from sklearn import metrics print('Mean Absolute Error:', metrics.mean_absolute_error(Y_validation,y_pred)) print('Mean Squared Error:', metrics.mean_squared_error(Y_validation,y_pred)) print('Root Mean Squared Error:',np.sqrt(metrics.mean_squared_error(Y_validation,y_pred))) print('R2 =',metrics.r2_score(Y_validation,y_pred))请优化

mse += metrics.mean_squared_error(batch_Y_validation, batch_y_pred) r2 += metrics.r2_score(batch_Y_validation, batch_y_pred) mae /= num_batches mse /= num_batches rmse = np.sqrt(mse) r2 /= num_...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import metrics #定义评估回归性能函数 def evaluation_metrics() : print("Mean Absolute Error:",metrics.mean_absolute_error(y_test,y_test_pred)) print("Mean Squared Error:",metrics.mean_squared_error(y_test,y_test_pred)) print("Root Mean Squared Error:",np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test,y_test_pred))) print("r2_score : ",str(metrics.r2_score(y_test,y_test_pred))) #定义绘制Expermental-Predicted图像的函数 def graph(model) : plt.grid(True) plt.plot([1,12],[1,12],color='darkgrey',lw=3) plt.scatter(y_train,y_train_pred,color='c') plt.scatter(y_test,y_test_pred,color='salmon') plt.xlabel("Expermental Values",fontsize=14,fontweight='bold') plt.ylabel("Predicted Values",fontsize=14,fontweight='bold') plt.xlim(1,12) plt.ylim(1,12) plt.title(str(model),fontweight='bold') plt.savefig(str(model)+ "_test.tif",dpi=500) plt.show()

evaluation_metrics函数用于评估回归性能，其中使用了sklearn库中的mean_absolute_error、mean_squared_error、r2_score等函数来计算预测值与实际值之间的差距，并输出结果。 graph函数用于绘制Expermental-...

from sklearn import metrics from sklearn.metrics import r2_score # 拟合优度R2的输出方法一 print ("r2:",lr.score(X_test, y_test)) #基于Linear-Regression()的回归算法得分函数，来对预测集的拟合优度进行评价 # 拟合优度R2的输出方法二 print ("r2_score:",r2_score(y_test, y_hat)) #使用metrics的r2_score来对预测集的拟合优度进行评价 # 用scikit-learn计算MAE print ("MAE:", metrics.mean_absolute_error(y_test, y_hat)) #计算平均绝对误差 # 用scikit-learn计算MSE print ("MSE:", metrics.mean_squared_error(y_test, y_hat)) #计算均方误差 # # 用scikit-learn计算RMSE print ("RMSE:", np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test, y_hat))) #计算均方根误差。详细解释一下这段代码

4. metrics.mean_squared_error(y_test, y_hat)：使用sklearn.metrics中的mean_squared_error函数来计算预测值y_hat和目标值y_test的均方误差（MSE），表示预测值和目标值之间的平均误差的平方。 5. np....

def try_different_method(model,f_): model.fit(x_train[f_],y_train) y_predict = model.predict(x_test[f_]) y_predict1 = model.predict(x_train[f_]) print('训练集评价指标：') print( 'MAE值为: ', '%.4f'%float(mean_absolute_error(y_train,y_predict1)),\ 'RMSE值为:',' %.4f'%float(np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_train, y_predict1))),\ 'MAPE值为:', '%.4f'%float(np.mean(abs((y_train- y_predict1)/y_train))),\ 'R方值为: ', '%.4f'%float(metrics.r2_score(y_train, y_predict1)))

这是一个用于评估机器学习模型性能的函数，其中参数model是一个已经实例化的机器学习模型，f_是用于训练和测试的特征向量。函数首先使用训练集(x_train和y_train)对模型进行训练，然后使用测试集(x_test)对模型进行...

请你帮我优化这一串代码：have=pd.read_csv('1_1mean_2.csv',header=None) X=have.iloc[:, 0:-1] #y=have['血糖'].values.astype(int) y=have.iloc[:,-1] X_train,X_test,y_train,y_test=model_selection.train_test_split(X,y,test_size=0.8,random_state=1) #决策树 regressor = DecisionTreeRegressor.fit(X_train,y_train) #十折交叉验证模型的性能 print(cross_val_score(regressor, X, y, cv=10)) #预测 y_pred=regressor.predict(X_test) from sklearn import metrics test_err=metrics.mean_squared_error(y_test,y_pred) print("均方误差：",test_err) #metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred) print("正确性：",regressor.score(X_test,y_test)) draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test),pd.DataFrame(y_pred)],axis=1); draw.iloc[-100:,0].plot(figsize=(12,6)) draw.iloc[-100:,1].plot(figsize=(12,6)) plt.legend(('real', 'predict'),loc='upper right',fontsize='15') plt.title("Test Data",fontsize='30') #添加标题 plt.show()

test_err = metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred) print("均方误差：", test_err) # 输出正确性 print("正确性：", regressor.score(X_test, y_test)) # 绘制预测结果和真实结果对比图 draw = pd.concat([y...

x1 = pd.DataFrame(x1,columns=['hour','weekday','temperature','Solar radiation','Pre_Power']) y1 = data1[['Power']].values predictions = [] pre_power = x1.iloc[0]['Pre_Power'] for _, row in x1.iterrows(): row['Pre_Power'] = pre_power pred = model.predict(row.values.reshape(1,-1)) predictions.append(pred[0]) pre_power = pred[0] r2 = r2_score(y1, predictions) rmse = np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y1, predictions)) 请帮我解释上述代码

上述代码是一个使用机器学习模型进行预测的过程。下面是代码的解释： 1. 创建一个名为x1的DataFrame，其中包含了一些特征，包括'hour'、'weekday'、'temperature'、'Solar radiation'和'Pre_Power'。...

随机生成两个包含有10个实数的列表，其中一个列表表示10个输入实例，另一个列表表示每个实例对应的实数输出值； 以上述全部数据为训练集，构建线性回归模型（推荐使用sklearn.linear_model.LinearRegression()）； 使用均方误差回归损失(sklearn.metrics.mean_squared_error)计算训练误差，同时绘制数据和训练所得的拟合直线。

然后，我们可以使用 sklearn.linear_model.LinearRegression() 来构建线性回归模型，并使用均方误差回归损失(sklearn.metrics.mean_squared_error)计算训练误差。最后，我们可以使用 Matplotlib 库来绘制数据和训练...

import argparse import numpy as np import pandas as pd from sklearn import model_selection from sklearn import preprocessing from sklearn import linear_model from sklearn import metrics import joblib from config import * def train(x_train, x_test, y_train, y_test): estimator = linear_model.Ridge() estimator.fit(x_train, y_train) print('梯度下降的权重系数是：', estimator.coef_) print('梯度下降的偏置是：', estimator.intercept_) joblib.dump(estimator, model_save_path) y_predict = estimator.predict(x_test) err = metrics.mean_squared_error(y_test, y_predict) print('梯度下降的误差率为：', err) def pred(x): estimator = joblib.load(model_save_path) x= np.array(x) predict = estimator.predict(x.reshape((x.shape[0], 1))) return predict def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Demo of argparse') parser.add_argument('--method', type=str, default='train') args = parser.parse_args() method = args.method if method == 'train': df = pd.read_excel(file_name, dtype={ '年份': int, '值': float }) x = df['年份'].to_numpy() x = x.reshape((x.shape[0], 1)) y = df['值'].to_numpy() x_train, x_test, y_train, y_test=model_selection.train_test_split(x, y) train(x_train, x_test, y_train, y_test) elif method == 'test': predict = pred(pred_year).round(2) df = pd.DataFrame({ '预测年份': pred_year, '预测结果(单位：万吨)': predict }) print(df) df.to_excel(save_pred_path, index=False) else: print('wrong') if __name__ == '__main__': main()

这是一个使用 Ridge 回归模型进行数据训练和预测的 Python 代码。其中使用 argparse 模块进行命令行参数解析，可以通过传入不同的参数值来选择是进行模型训练还是进行数据预测。训练数据来自一个 Excel 文件，包含...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import linear_model, metrics plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' sheet = pd.read_excel(".//人均消费金额与人均国民收入.xls", 'sheet1') print(sheet.values) x_data = sheet.values[:, 1] y_data = sheet.values[:, 2] X_data = x_data[:, np.newaxis] Y_data = y_data[:, np.newaxis] LR = linear_model.LinearRegression() LR.fit(X_data, Y_data) # 进行训练 w = LR.coef_ # 获得回归系数权重向量 b = LR.intercept_ # 获得截距 y_fit = np.dot(X_data, w) + b # 数据拟合:等同LR.predict(x_data) MSE = metrics.mean_squared_error(Y_data, y_fit) # ------（3）评估指标：均方误差 ------------------- R2 = metrics.r2_score(Y_data, y_fit) # 评估指标：R2（决定系数分数） plt.figure(figsize=(8, 5)) plt.title('人均国民收入与人均消费金额 (R2=' + str(round(R2, 4)) + ")") plt.xlabel('人均国民收入 x (元)', fontsize=15) plt.ylabel('人均消费金额 y (元)', fontsize=15) plt.scatter(x_data, y_data, color='r', marker='o') plt.scatter(x_data, y_fit, color='b', marker='s') plt.plot(x_data, y_fit, color='g', linestyle='-') d = '回归方程 = ' + str(round(w[0, 0], 4)) + ' * x + ' + str(round(b[0], 2)) plt.legend([d, '红色：散点图', '蓝色：拟合点']) plt.show()

7. 使用 mean_squared_error() 函数计算均方误差 MSE，并使用 r2_score() 函数计算决定系数分数 R2。 8. 使用 matplotlib 库创建画布，并添加标题、横坐标、纵坐标等信息。同时，使用 scatter() 函数绘制散点图，并...

Vscode使用from sklearn.metrics import mean_squared_error,mean_absolute_error,r2_score报错

可能是您没有安装Scikit-learn库，您可以用以下命令来安装Scikit-learn库： pip install -U scikit-learn 如果您已经安装了Scikit-learn库，可能是没有正确导入或安装问题，请您检查一下是否安装正确，或者导入...

from sklearn.metrics import mean_squared_error,r2_score

引用\[2\]中提到了从sklearn.metrics中导入了mean_squared_error和r2_score两个函数。这两个函数是用来评估回归模型性能的常用指标。mean_squared_error用于计算均方误差，r2_score用于计算决定系数。 #### 引用[....

解释代码from math import sqrt from datetime import datetime from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error

- mean_squared_error函数：来自sklearn.metrics模块，用于计算均方误差。 通过导入这些模块和函数，代码可以使用它们提供的功能来进行数学计算（如平方根），处理日期时间数据，以及计算回归模型的评估指标...

from sklearn.metrics import mean_squared_error 问什么报错

如果您在导入sklearn.metrics时遇到了错误，可能会有以下两种情况： 1. 如果您没有安装Scikit-learn，那么导入sklearn.metrics时会提示ModuleNotFoundError错误。您可以通过运行以下命令来安装Scikit-learn：...

from sklearn.metrics import explained_variance_score,mean_absolute_error,mean_squared_error,median_absolute_error,r2_score

这些函数分别是 explained_variance_score、mean_absolute_error、mean_squared_error、median_absolute_error 和 r2_score。这些评估指标通常用于评估机器学习模型的性能。其中，explained_variance_score 评估模型...

from sklearn.metrics import mean_squared_error #先获得预测的y值y_pre y_pre=dtc.predict(x_test) mean_squared_error(y_test,y_pre)

这段代码用于计算模型的均方误差（Mean Squared Error，MSE），以评估模型的预测性能。具体来说，代码首先使用predict函数对测试集x_test进行预测，得到预测结果y_pre。然后，使用mean_squared_error函数计算实际值y...

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_scorefrom sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score from sklearn.linear_model import LinearRegression # Reading the dataset data = pd.read_csv('dataset.csv') # Splitting the data into training ...

sklearn.metrics的mean_squared风法

mean_squared_error是一个用于回归问题的评估指标，用于衡量预测值与真实值之间的平均误差的平方。它是sklearn.metrics中的一个函数，可以通过导入sklearn.metrics来使用。

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