为何mse, mae再减小同时R2也在减小?
时间: 2023-02-06 16:50:41 浏览: 398
当您计算均方误差(MSE)或平均绝对误差(MAE)时,减小这些指标意味着模型预测的准确性更高。但是,当您计算决定系数(R²)时,情况可能不同。
决定系数是一种衡量模型预测能力的度量,它表示模型可以解释目标变量变化的百分比。通常,决定系数越大,模型越好。但是,有时候当 MSE 或 MAE 减小时,决定系数也会减小。这是因为,即使模型在预测目标变量时准确性更高,但如果模型的解释能力不够强,决定系数也可能减小。
举个例子,假设您正在尝试预测房屋价格。您构建了一个回归模型,并使用 MSE 和 MAE 作为评估指标。您发现,通过调整模型参数,MSE 和 MAE 都在减小。但是,您发现决定系数也在减小。这可能是因为您的模型对房屋价格的预测准确性更高,但它并不能很好地解释房屋价格如何受到其他因素(例如地理位置,房屋面积等)的影响。因此,尽管 MSE 和
相关问题
mse、mae、rmse、r2、mape
这些是常见的评估指标,用于衡量机器学习模型在回归任务中的性能。下面是每个指标的解释:
1. MSE (Mean Squared Error,均方误差):计算预测值与真实值之间差异的平方的平均值。MSE越小表示模型的预测越准确。
2. MAE (Mean Absolute Error,平均绝对误差):计算预测值与真实值之间差异的绝对值的平均值。MAE越小表示模型的预测越准确。
3. RMSE (Root Mean Squared Error,均方根误差):MSE的平方根。RMSE也用于衡量模型的预测准确性,与MSE类似,但RMSE更容易解释。
4. R2 (R-squared coefficient,决定系数):用于衡量模型对观测数据的拟合程度,即模型能够解释目标变量的方差的比例。R2的取值范围为0到1,越接近1表示模型越好。
5. MAPE (Mean Absolute Percentage Error,平均绝对百分比误差):计算预测值与真实值之间的百分比误差的平均值。MAPE可以用来衡量模型在预测百分比变化时的准确性。
这些评估指标都有不同的优缺点,选择使用哪种指标取决于具体的问题和需求。
mse、mae、rmse、r2、mape的计算公式
这是每个评估指标的计算公式:
1. MSE (Mean Squared Error,均方误差):
MSE = (1/n) * Σ(y_true - y_pred)^2
其中,n表示样本数量,y_true表示真实值,y_pred表示预测值。
2. MAE (Mean Absolute Error,平均绝对误差):
MAE = (1/n) * Σ|y_true - y_pred|
其中,n表示样本数量,y_true表示真实值,y_pred表示预测值。
3. RMSE (Root Mean Squared Error,均方根误差):
RMSE = √(MSE)
其中,MSE表示均方误差。
4. R2 (R-squared coefficient,决定系数):
R2 = 1 - (SSR/SST)
其中,SSR表示残差平方和(Sum of Squares Residual),SST表示总平方和(Sum of Squares Total)。
SSR = Σ(y_true - y_pred)^2
SST = Σ(y_true - y_mean)^2
5. MAPE (Mean Absolute Percentage Error,平均绝对百分比误差):
MAPE = (1/n) * Σ(|(y_true - y_pred)/y_true| * 100)
其中,n表示样本数量,y_true表示真实值,y_pred表示预测值。
这些公式可以用于计算相应的评估指标,以评估回归模型的性能。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)