squared

LightGBM调参与模型权重可视化

构建模型与调参importlightgbmaslgbimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split
帅气地沉迷于学习无法自拔·2023-09-20 15:43

tensorflow损失函数

tf.losses.mean_squared_error(label,predict)对label类型并不要求>>>y_int=tf.convert_to_tensor([1,0,1],tf.int32
得克特·2023-09-19 06:14

IIC总线上拉电阻计算

I²C的正确读法为“I平方C”（“I-squared-C”），而“I二C”（“I-t
小幽余生不加糖·2023-09-13 23:23

在学习编程的过程中，我会记录下以下内容：

#文件读取withopen('file.txt','r')asf:content=f.read()#列表操作numbers=[1,2,3,4,5]squared_numbers=[x**2forxinnumbers
一只小小的土拨鼠·2023-09-09 10:40

Keras 自定义loss函数 focal loss + triplet loss

比如MSE：defmean_squared_error(y_true,y_pred):returnK.mean(K.square(y_pred-y_t
youyuge·2023-09-09 00:59

numpy矩阵求MSE

MSEloss#官方示例fromsklearn.metricsimportmean_squared_errory_true=[[0.5,1],[-1,1],[7,-6]]y_pred=[[0,2],[-
我的心永远是冰冰哒·2023-09-04 23:25

回归评估指标：MSE、R2

代码实现：fromsklearn.metricsimportmean_squared_error#均方误差fromsk
鲨鱼辣椒不吃辣c·2023-08-29 03:07

探索数据的维度：多元线性回归在实际应用中的威力

多元线性回归的应用构建多元线性回归模型的步骤R-squared（R平方）多元线性回归案例---波士顿房价引言当谈到回归分析时，多元线性回归是一个非常强大且常用的工具。
小馒头学python·2023-08-27 12:07

[Excel]如何取得多項式擬合的R平方值(R-squared)?

延續一文，有網友提問，如何進一步提取多項式擬合的R平方值(R-squared)，並期望隨著參數調整而即時動態取得。
Learn-Share_HY·2023-08-27 00:54

机器学习--- 均方误差损失(Mean Squared Error, MSE) --＞[附代码]

文章目录一、简介二、数学推导2.1导数计算首先求解bbb：然后求解www：三、代码实现3.1python代码实现3.2torch代码实现参考资料一、简介欧氏距离损失经常用在线性回归问题（求解的是连续问题）。回归问题解决的是对具体数值的预测，比如房价预测、销量预测等等。解决回归问题的神经网络一般只有一个输出节点，这个节点的输出值就是预测值。二、数学推导假设训练数据XXX,训练数据的label为Yla
Jankin_Tian·2023-08-02 15:13

scikit-image 0.17.2计算PSNR、SSIM、MSE

fromskimage.measureimportcompare_mse,compare_psnr,compare_ssimscikit-image0.18.0之后版本的调用方式如下fromskimage.metricsimportmean_squared_errorfromskimage.metricsimportnorm
东山一角·2023-07-21 12:29

简单线性回归评估指标+R Squared

使得每一个数据集尽可能的小均方误差MSE：（平方和取平均值）均方根误差RMSE：（平方和取平均值开根号）：平均误差值平均绝对误差MAE：（绝对值取平均）：RMSE>MAE大的原因RMSE会放大误差所以评估时应尽量让RMSE小-------------RSquared评估指标------------训练的模型：产生的错误量基准模型：基础模型产生错误量R^2<=1，R^2越大越好-----------
龍尐·2023-07-15 02:25

使用python中的SVM进行数据回归预测

fromsklearn.svmimportSVRfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_error
晓林爱学习·2023-07-15 00:24

使用python中的随机森林进行数据回归预测

fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_error
晓林爱学习·2023-07-15 00:53

Python 优雅语法介绍以及示例

示例：numbers=[1,2,3,4,5]squared_numbers=[num**2fo
软件测试李同学·2023-06-20 05:59

R语言实验一遇到的问题

summary(mtcars)$rsqErrorinsummary(mtcars)$rsq:$operatorisinvalidforatomicvectors解决：这里不是rsq，而是r.sq，也就是r.squared
念衢·2023-06-12 02:26

r2_score使用方法

根据公式，我们可以写出R2_score实现代码1-mean_squared_error(y_test,y_p
*Snowgrass*·2023-06-09 18:14

r2_score

sklearn的常见四种评价尺度在sklearn中包含四种评价尺度，分别为mean_squared_error、mean_absolute_error、explained_variance_score和
Kayla1412·2023-06-09 18:12

Python 中的内置函数：更深入地理解 map、filter 和 reduce

numbers=[1,2,3,4,5]squared=map(lamb
青春不朽512·2023-06-09 14:02

糖尿病病情预测_线性回归_最小平方回归

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearnimportdatasets,linear_modelfromsklearn.metricsimportmean_squared_error
勇者1108·2023-06-09 14:42

一个简单的使用支持向量机（SVM）进行回归预测的Python代码示例，包含了源数据和注释

首先，我们导入了所需的库，包括numpy用于处理数据，train_test_split用于划分训练集和测试集，SVR用于构建SVM回归模型，以及mean_squared_error和r2_score用于评估模型性能
小白砍白菜·2023-06-09 11:33

Python 中的内置函数：更深入地理解 map、filter 和 reduce

numbers=[1,2,3,4,5]squared=map(lamb
·2023-06-09 09:18

回归分析中15个统计量解释｜Eviews回归结果的理解

目录参数解释1.回归系数(coefficient)2.回归系数的标准差(Std.Error)3.T检验(T-Statistic)4.P值(Prob)5.可决系数(R-squared)6.调整后的可决系数
suzybai的学习笔记·2023-06-08 12:28

GEE：计算两幅影像之间的RMSE（Root Mean Squared Error，均方根误差）

本文将介绍在GEE(GoogleEarthEngine)平台中计算两幅影像均方根误差RMSE和均方误差MSE的代码。RMSE（RootMeanSquaredError，均方根误差）是一种用于评估预测值或估计值与真实观测值之间误差的统计指标。它广泛应用于各种领域，包括地理信息系统（GIS）、遥感、气象学、金融、机器学习等。RMSE的计算公式如下：RMSE=√(Σ(yi−xi)2/
_养乐多_·2023-04-21 15:38

小黑胶囊网络笔记:CapsNet公式与代码对应

device设定device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')（1）squash操作defsquash(x,dim=-1):squared_norm
小黑无敌·2023-04-20 22:20

R语言学习-基本统计分析--下

mytablemytableImprovedTreatmentNoneSomeMarkedPlacebo2977Treated13721>chisq.test(mytable)Pearson'sChi-squaredtestdata:mytableX-squared
邱俊辉·2023-04-19 02:43

机器学习入门实例-加州房价预测-3（选择与训练模型+调参）

选择与训练模型使用线性回归fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorlin_reg
陆沙·2023-04-18 02:16

用stata进行回归的参数解释

均方差;F模型回归系数全为0的无效假设检验对应的F值:Prob>F为F检验相应的p值;Model为回归项:对应为回归平方和和回归均方差Residual残差项，对应为残差平方和、残差自由度和残差均方和:R-squared
kill bert·2023-04-17 04:51

tensorflow中model.compile怎么选择优化器和损失函数

示例如下：model.compile(optimizer='adam',loss='mean_squared_error')其中，'adam'是优化器的名称，'mean_squared_error'是损失函数的名称
坑货两只·2023-04-16 20:55

LightGBM用法速查表

lgb.train去训练#coding:utf-8importjsonimportlightgbmaslgbimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportmean_squared_error
小菜鸡一号·2023-04-10 12:51

sklearn与LightGBM配合使用

LightGBM建模，sklearn评估#coding:utf-8importlightgbmaslgbimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV
小菜鸡一号·2023-04-10 12:51

简单理解统计学4-因变量、自变量与相关性

我们把其中一个称为解释变量，也是自变量；一般放于X轴；另一个称为自变量，一般放于Y轴描述相关性（r）时有两个要素：相关性的方向：正相关or负相关相关性的强弱：越接近于1/-1表示相关性越强相关性回归方程和R-squared
知小枝·2023-04-07 08:07

Chapter 04 神经网络的学习

均方误与交叉熵误差defmean_squared_error(y,t):return0.5*np.sum((y-t)**2)defcross_entropy_error(y,t):#t为真实值，y为预测值
蜜糖_7474·2023-04-05 09:15

西瓜书第3章-线性模型

一般是写成向量形式其中，称之为权重；称之为偏置线性回归优化目标给定数据集线性回归的目的是通过学习使得和近似相等，或者说使得二者之间的差距尽可能的小，优化目标是是取得最优值时候的解均方误差MSE均方误差mean-squared-error
皮皮大·2023-04-01 07:06

评价指标RMSE、MSE、MAE、MAPE、SMAPE 、R-Squared——python+sklearn实现

MSE均方误差（MeanSquareError）RMSE均方根误差（RootMeanSquareError)其实就是MSE加了个根号，这样数量级上比较直观，比如RMSE=10，可以认为回归效果相比真实值平均相差10MAE平均绝对误差（MeanAbsoluteError)MAPE平均绝对百分比误差（MeanAbsolutePercentageError)SMAPE对称平均绝对百分比误差（Symmet
凯旋的铁铁·2023-03-31 10:34

第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛-产品订单数据分析B题（完整代码）--数据分析--第三部分

ZJaTk5twimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromdatetimeimportdatetimefrompandasimportSeriesfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromm
哒哒的马蹄~·2023-03-28 07:38

第十一届 泰迪杯数据挖掘挑战赛-产品订单数据分析B题（完整代码）--数据分析--第三部分

ZJaTlJhqimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromdatetimeimportdatetimefrompandasimportSeriesfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfrom
2301_76810329·2023-03-28 07:04

多项式回归（Sklearn库）

importnumpyasnpfromscipyimportstatsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_erro
pppppwwj·2023-03-13 03:04

神经网络03

损失函数importnumpyasnp#均方误差defmean_squared_error(y,t):return0.5*np.sum((y-t)**2)y=[0.1,0.05,0.6,0.0,0.05,0.1,0.0,0.1,0.0,0.0
平头哥2·2023-03-11 17:54

SVM模型

Python中提供了有关线性可分SVM或近似线性可分SVM的实现功能，只需要导入sklearn模块，并调用svm子模块中的LinearSVC类即可LinearSVC(penalty='l2',loss='squared_hinge
月岛雫-·2023-02-06 17:37

机器学习项目 - 预测住房价格 (2)

选择和训练模型评估训练集MSE:均方误差RMSE:均方根误差=sqrt（MSE）,数值越小代表越精确以下代码是线性回归的训练流程：fromsklearn.metricsimportmean_squared_errorhousing_predictions
kfinder·2023-02-05 21:01

五、数据挖掘流程简明笔记

目录1、机器学习概述2、入门案例示例3、问题定义4、特征工程4.1数据理解4.2数据预处理4.2.1数据清洗4.2.2数据转换4.2.3特征选择4.2.3.1单变量特征选定：卡方检验(chi-squared
Norni·2023-01-30 07:39

模型的评估(Evaluation)指标

sklearn.metrics一、回归问题https://www.jianshu.com/p/9ee85fdad150MSE,MeanSquaredError）,均方误差，sklearn.metrics.mean_squared_errorRMSE
高天蒲·2023-01-29 16:09

【PyTorch】MLP回归模型预测波士顿房价

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.metricsimportmean_squared_error
12smile25·2023-01-29 14:22

均方误差、均方根误差

均方误差该指标计算的是拟合数据和原始数据对应样本点的误差的平方和的均值，其值越小说明拟合效果越好metrics.mean_squared_error(y_true,y_pred,sample_weight
Idie_·2023-01-29 12:39

sklearn中的metrics

fromsklearn.metricsimportmean_squared_errorhousing_pred=lin_reg.predict(housing_feat
jediael_lu·2023-01-27 09:37

读书笔记：均方误差与交叉熵误差的Python实现 ← 斋藤康毅

●均方误差公式：【均方误差的Python代码】importnumpyasnpdefmean_squared_error(y,t):return0.5*np.sum((y-t)**2)t=[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0
hnjzsyjyj·2023-01-26 08:54

斋藤康毅-深度学习入门 学习笔记四

ch神经网络的学习损失函数1.1均方误差importnumpyasnpdefmean_squared_error(y,t):return0.5*np.sum((y-t)**2)if__name__=='
Raymond_YP·2023-01-26 08:23

trandfoemer时间序列预测代码

importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimporttimeimportmathfrommatplotlibimportpyplotimportmatplotlib.pyplotasplt;importpandasaspdfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.metricsimp
一点儿不上心·2023-01-25 11:24

阿里天池大赛-工业蒸汽预测

1.1：评估指标预测结果以均方差MSE为评判标准：fromsklearn.metricsimportmean_squared_errormean_squared_error(y_true,y_pred）
sc9876543210·2023-01-24 08:46
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