sklearn【MSE】均方误差,原理及学习代码!

2024-04-22 20:04

本文主要是介绍sklearn【MSE】均方误差,原理及学习代码!,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、MSE 介绍

均方误差(Mean Squared Error,MSE)是回归问题中常用的一个评估指标,它通过计算预测值与实际值之间差异的平方的平均值来评估模型的精度。

在Python的机器学习库sklearn中,我们可以使用内置的mean_squared_error函数来计算MSE。

具体来说,MSE的计算步骤如下:

  1. 收集数据:首先,我们需要一组包含实际目标值(真实值)和模型预测值的数据集。这些数据通常来自测试集,用于评估模型在未见过的数据上的性能。
  2. 计算残差:对于数据集中的每一对实际值和预测值,我们计算它们之间的差值,这个差值被称为残差(residual)。残差反映了模型预测与实际结果之间的偏差。
  3. 计算残差平方:接下来,我们对每个残差进行平方。这一步是为了消除负值的影响,因为我们关心的是偏差的大小,而不仅仅是方向。平方操作确保了所有的偏差都是正值,并且较大的偏差会被赋予更高的权重。
  4. 计算平均值:最后,我们计算所有残差平方的平均值。这是通过将所有残差平方相加,然后除以数据点的数量来完成的。这个平均值就是均方误差(MSE)。

数学上,MSE的计算公式可以表示为:

M S E = 1 n ∑ i = 1 n ( y i − y ^ i ) 2 MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2 MSE=n1i=1n(yiy^i)2

其中:

  • n n n 是数据点的数量。
  • y i y_i yi 是第 i i i 个数据点的实际目标值(真实值)。
  • y ^ i \hat{y}_i y^i 是模型对第 i i i 个数据点的预测值。

MSE的值越小,说明模型的预测性能越好,因为它意味着模型的预测值与实际值之间的偏差越小。然而,需要注意的是,MSE对较大的偏差非常敏感,因此当数据中存在较大的异常值时,MSE可能会受到较大的影响。

二、案例学习

下面是一个简单的示例,展示如何使用sklearn计算MSE:

首先,我们需要导入必要的库和数据集。在这个例子中,我们将使用sklearn自带的波士顿房价数据集。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import fetch_california_housing# 加载房价数据集
housing = fetch_california_housing()
X = housing.data
y = housing.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)

接下来,我们创建一个线性回归模型,并使用训练数据进行训练。

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()# 使用训练数据进行训练
model.fit(X_train, y_train)

然后,我们使用训练好的模型对测试集进行预测,并计算预测值与实际值之间的MSE。

# 对测试集进行预测
y_pred = model.predict(X_test)# 计算MSE
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')# Mean Squared Error: 0.5558915986952422

在这个例子中,我们使用了线性回归模型进行预测,并计算了预测值与实际值之间的MSE。你可以根据需要使用其他回归模型,如决策树回归、随机森林回归等,并计算相应的MSE。

三、总结

需要注意的是,MSE越小表示模型预测效果越好。但需要注意的是,MSE的大小也会受到数据规模和目标变量量纲的影响,在实际应用中,MSE常常与其他回归模型指标一起使用,如均方根误差(RMSE)或决定系数(R²),以提供对模型性能的全面评估。这些指标可以从不同角度反映模型的性能,帮助我们更好地理解和改进模型。

这篇关于sklearn【MSE】均方误差,原理及学习代码!的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/926727

相关文章

从原理到实战深入理解Java 断言assert

《从原理到实战深入理解Java断言assert》本文深入解析Java断言机制,涵盖语法、工作原理、启用方式及与异常的区别,推荐用于开发阶段的条件检查与状态验证,并强调生产环境应使用参数验证工具类替代... 目录深入理解 Java 断言(assert):从原理到实战引言:为什么需要断言?一、断言基础1.1 语

Java中调用数据库存储过程的示例代码

《Java中调用数据库存储过程的示例代码》本文介绍Java通过JDBC调用数据库存储过程的方法,涵盖参数类型、执行步骤及数据库差异,需注意异常处理与资源管理,以优化性能并实现复杂业务逻辑,感兴趣的朋友... 目录一、存储过程概述二、Java调用存储过程的基本javascript步骤三、Java调用存储过程示

Visual Studio 2022 编译C++20代码的图文步骤

《VisualStudio2022编译C++20代码的图文步骤》在VisualStudio中启用C++20import功能,需设置语言标准为ISOC++20,开启扫描源查找模块依赖及实验性标... 默认创建Visual Studio桌面控制台项目代码包含C++20的import方法。右键项目的属性:

MySQL中的表连接原理分析

《MySQL中的表连接原理分析》:本文主要介绍MySQL中的表连接原理分析,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录1、背景2、环境3、表连接原理【1】驱动表和被驱动表【2】内连接【3】外连接【4编程】嵌套循环连接【5】join buffer4、总结1、背景

MySQL数据库的内嵌函数和联合查询实例代码

《MySQL数据库的内嵌函数和联合查询实例代码》联合查询是一种将多个查询结果组合在一起的方法,通常使用UNION、UNIONALL、INTERSECT和EXCEPT关键字,下面:本文主要介绍MyS... 目录一.数据库的内嵌函数1.1聚合函数COUNT([DISTINCT] expr)SUM([DISTIN

深度解析Spring AOP @Aspect 原理、实战与最佳实践教程

《深度解析SpringAOP@Aspect原理、实战与最佳实践教程》文章系统讲解了SpringAOP核心概念、实现方式及原理,涵盖横切关注点分离、代理机制(JDK/CGLIB)、切入点类型、性能... 目录1. @ASPect 核心概念1.1 AOP 编程范式1.2 @Aspect 关键特性2. 完整代码实

Java实现自定义table宽高的示例代码

《Java实现自定义table宽高的示例代码》在桌面应用、管理系统乃至报表工具中,表格(JTable)作为最常用的数据展示组件,不仅承载对数据的增删改查,还需要配合布局与视觉需求,而JavaSwing... 目录一、项目背景详细介绍二、项目需求详细介绍三、相关技术详细介绍四、实现思路详细介绍五、完整实现代码

Java Stream的distinct去重原理分析

《JavaStream的distinct去重原理分析》Javastream中的distinct方法用于去除流中的重复元素,它返回一个包含过滤后唯一元素的新流,该方法会根据元素的hashcode和eq... 目录一、distinct 的基础用法与核心特性二、distinct 的底层实现原理1. 顺序流中的去重

Go语言代码格式化的技巧分享

《Go语言代码格式化的技巧分享》在Go语言的开发过程中,代码格式化是一个看似细微却至关重要的环节,良好的代码格式化不仅能提升代码的可读性,还能促进团队协作,减少因代码风格差异引发的问题,Go在代码格式... 目录一、Go 语言代码格式化的重要性二、Go 语言代码格式化工具:gofmt 与 go fmt(一)

HTML5实现的移动端购物车自动结算功能示例代码

《HTML5实现的移动端购物车自动结算功能示例代码》本文介绍HTML5实现移动端购物车自动结算,通过WebStorage、事件监听、DOM操作等技术,确保实时更新与数据同步,优化性能及无障碍性,提升用... 目录1. 移动端购物车自动结算概述2. 数据存储与状态保存机制2.1 浏览器端的数据存储方式2.1.