lasso回归分析预测计算MAPE以及RMSE和MAE
时间: 2024-05-28 22:13:12 浏览: 21
Lasso回归是一种线性回归方法,它通过对数据进行稀疏化处理,来避免过拟合问题。因此,对于Lasso回归模型的预测结果,可以使用MAPE、RMSE和MAE等指标来评估预测结果的准确性。
其中,MAPE是平均绝对百分比误差,它的计算公式如下:
$$MAPE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\Big|\frac{y_i-\hat{y}_i}{y_i}\Big|\times100\%$$
其中,$n$表示样本数量,$y_i$表示第$i$个样本的真实值,$\hat{y}_i$表示第$i$个样本的预测值。MAPE的值越小,表示模型的预测准确度越高。
RMSE是均方根误差,它的计算公式如下:
$$RMSE=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y}_i)^2}$$
其中,$n$表示样本数量,$y_i$表示第$i$个样本的真实值,$\hat{y}_i$表示第$i$个样本的预测值。RMSE的值越小,表示模型的预测准确度越高。
MAE是平均绝对误差,它的计算公式如下:
$$MAE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_i-\hat{y}_i|$$
其中,$n$表示样本数量,$y_i$表示第$i$个样本的真实值,$\hat{y}_i$表示第$i$个样本的预测值。MAE的值越小,表示模型的预测准确度越高。
因此,对于Lasso回归模型的预测结果,可以使用上述指标来评估预测准确度。
相关问题
lasso回归预测计算rmse
Lasso回归是一种线性回归方法,它通过加入L1正则化项来约束模型参数,从而实现特征选择和模型简化的目的。在使用Lasso回归进行预测时,可以使用均方根误差(RMSE)来评估模型的预测性能。
下面是使用Python中的scikit-learn库计算Lasso回归预测的RMSE的示例代码:
```python
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_boston
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.3, random_state=42)
# 创建Lasso回归模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)
# 在训练集上训练模型
lasso.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = lasso.predict(X_test)
# 计算RMSE
rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False)
print("Lasso回归预测的RMSE为:", rmse)
```
这个示例代码加载了scikit-learn库中的波士顿房价数据集,将数据集分为训练集和测试集,创建了一个Lasso回归模型,并在训练集上进行了训练。然后,使用模型在测试集上进行预测,并计算预测结果与真实值之间的均方根误差(RMSE)。
回归lasso模型以及RMSE计算和预测结果与实际值的散点图matlab代码
以下是回归Lasso模型和RMSE计算的MATLAB代码:
```matlab
%加载数据
load data.mat;
%将数据集分为训练集和测试集
trainRatio = 0.7;
[trainInd,testInd] = dividerand(size(X,2),trainRatio,1-trainRatio);
Xtrain = X(:,trainInd);
Ytrain = Y(trainInd);
Xtest = X(:,testInd);
Ytest = Y(testInd);
%训练回归Lasso模型
[B,FitInfo] = lasso(Xtrain',Ytrain);
%预测测试集的输出
Yhat = Xtest'*B(:,FitInfo.IndexMinMSE);
%计算RMSE
RMSE = sqrt(mean((Ytest-Yhat).^2));
%绘制预测结果与实际值的散点图
figure;
scatter(Ytest,Yhat,'filled');
xlabel('Actual Value');
ylabel('Predicted Value');
title(sprintf('Lasso Regression (RMSE=%0.2f)',RMSE));
```
在这个代码中,我们使用了MATLAB的lasso函数来训练回归Lasso模型,并使用该模型来预测测试集的输出。我们还计算了RMSE作为模型性能的度量,并绘制了预测结果与实际值的散点图。
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