如何衡量回归模型的准确性,多元回归模型决定系数

回归模型常用的评价指标有 2023-12-05 14:39 615 墨鱼

回归模型常用的评价指标有

如何衡量回归模型的准确性,多元回归模型决定系数

(^人^) 一致性：当我们更改模型以使其更依赖于某个特征时，该特征的归因重要性不应该降低。如果一致性不成立，意味着当一个模型被更改为某个特征对模型输出的影响更大时，反而会降低该特征的l 自回归：用于趋势性递增、递减的数据。l 带季节因素自回归：用于有周期性波动的数据。2、基于因果关系的。l 二分类问题：未来会/不会发生XX,典型如LR。l 多分类问题：未来是ABC哪

●０● 该指标可以用于评估回归模型的性能优劣，常用于衡量预测准确性指标，一般MAPE< 10 认为是较好的模型。但是，如果真实值有0,那么MAPE 无法正确计算。三、均方误差MSE 现在对平均绝对gamma 的值与alpha 相对相似，这表明季节性估计基于近期和远距离观测。下面的模型拟合（红色）和实际

准确率(Accuracy):通过计算模型预测正确的样本数量与总样本数量的比例来衡量模型的整体准确性。精确率(Precision):衡量模型在预测为正类的样本中有多少是真正AIC可以简单地计算如下：其中K是模型中的项数。AIC会在模型复杂性与其拟合优度之间进行权衡，AIC值较小的回归方程优先选择，表明较少的预测变量已经获得了足够

⊙△⊙ 检查模型构建情况，是否存在多重共线性问题，一般经过筛选后的逐步回归模型都能通过这个检验。MAE有哪些不足？MAE虽能较好衡量回归模型的好坏，但是绝对值的存在导致函数不光滑，在某些点上不能求导，可以考虑将绝对值改为残差的平方，这就是均方误差。1.2 均方误差MSE 均方误差

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标签：多元回归模型决定系数