回归模式评估

Question

我正在寻找评估回归模型的方法，比如聚类模型的准确性，请告诉我如何评估回归模型

Answer 1

这很简单：我假设你的回归函数会吐出一个与你的目标值有些不同的数字。它甚至可能比聚类更简单，让我解释一下为什么......

评估差异

在群集中，您有标签。元素可能包含错误或正确的标签。有不同的情况（假阳性，假阴性，真阳性，真阴性）。您的测试可能需要考虑所有这些情况（准确性考虑整体正确性，无论如何）。

在回归中，您的结果是一个数字（如2.123），而您的目标是另一个数字（如1.100）。你的错误是差异（在这种情况下是1.023）。现在，您可以应用各种不同的方法来计算错误在所有结果中的大小，同时考虑正误差和负误差。

计算方法

有很多方法，你需要选择适合自己的方法。以下是最受欢迎的两个：

• 平方误差总和（SSE）：https://en.wikipedia.org/wiki/Residual_sum_of_squares
• 平均sqwuared错误（MSE）：https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_squared_error