SVM回归预测模型评价指标
时间: 2023-05-21 07:07:39 浏览: 303
SVM回归预测模型的评价指标包括均方误差(Mean Squared Error)、均方根误差(Root Mean Squared Error)、平均绝对误差(Mean Absolute Error)等。这些指标用于评估模型预测结果与实际值之间的偏差程度。
相关问题
SVM进行回归预测,评价指标代码
以下是使用均方误差(Mean Squared Error, MSE)和 R2 分数(R2 Score)评估 SVM 回归模型的 Python 代码示例:
```python
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import numpy as np
# 创建一些随机的数据用于回归预测
X = np.sort(5 * np.random.rand(80, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()
# 定义SVM回归模型
svm_reg = svm.SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
# 训练模型
svm_reg.fit(X, y)
# 预测
y_pred = svm_reg.predict(X)
# 评估模型
mse = mean_squared_error(y, y_pred)
r2 = r2_score(y, y_pred)
print("均方误差 (MSE):", mse)
print("R2 分数 (R2 Score):", r2)
```
在这个例子中,我们使用 Numpy 创建了一些随机的数据用于回归预测,并定义了一个 SVM 回归模型。然后,我们使用训练数据对模型进行训练,并使用训练好的模型对训练数据进行预测。最后,我们使用 `mean_squared_error` 和 `r2_score` 函数来评估模型的预测效果,并输出评价指标的结果。其中,均方误差 (MSE) 越小,表示模型的预测效果越好;R2 分数 (R2 Score) 越接近 1,表示模型的拟合效果越好。
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