机器学习sklearn(76):算法实例(三十三)回归(五)线性回归大家族(三)回归类的模型评估指标
0 简介
1 是否预测了正确的数值
from sklearn.metrics import mean_squared_error as MSE MSE(yhat,Ytest) y.max() y.min() cross_val_score(reg,X,y,cv=10,scoring="mean_squared_error") #为什么报错了?来试试看! import sklearn sorted(sklearn.metrics.SCORERS.keys()) cross_val_score(reg,X,y,cv=10,scoring="neg_mean_squared_error")
欢迎来的线性回归的大坑一号:均方误差为负。
2 是否拟合了足够的信息
#调用R2 from sklearn.metrics import r2_score r2_score(yhat,Ytest) r2 = reg.score(Xtest,Ytest) r2
我们现在踩到了线性回归的大坑二号:相同的评估指标不同的结果。
#使用shift tab键来检查究竟哪个值先进行输入 r2_score(Ytest,yhat) #或者你也可以指定参数,就不必在意顺序了 r2_score(y_true = Ytest,y_pred = yhat) cross_val_score(reg,X,y,cv=10,scoring="r2").mean()
import matplotlib.pyplot as plt sorted(Ytest) plt.plot(range(len(Ytest)),sorted(Ytest),c="black",label= "Data") plt.plot(range(len(yhat)),sorted(yhat),c="red",label = "Predict") plt.legend() plt.show()
import numpy as np rng = np.random.RandomState(42) X = rng.randn(100, 80) y = rng.randn(100) cross_val_score(LR(), X, y, cv=5, scoring='r2')
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