用于数字输出的混淆矩阵？ -Python

Question

我想评估模型的性能，但是我的问题是我一直使用混淆矩阵，因为我总是使用分类输出（分类）来完成模型。现在，我有了这个带有数值输出的模型，我既找不到方法也没有解释如何评估他的性能，当我使用其他内核代码时，它们给了我％的准确性（如果是准确性？），我无法查找任何引用或推断如何计算此百分比。

那么，对于输出为数值的模型，如何以及在何处找到评估技术？ （以及他们的解释，因为我不喜欢使用我不了解/不知道的东西）。

我正在使用python。

Answer 1

我想到的最常用的评估回归模型的技术是：

• Mean Square Error（以及所有可能的变化，例如平均绝对误差，平均绝对百分比误差，平均百分比误差）

• R^2

如果您对如何计算百分比误差感兴趣，则可能需要查看上面提到的article中的“平均绝对百分比误差”和“平均百分比误差”部分。