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我正在尝试学习一些关于不同类型的回归的知识，并且我正在通过下面的代码样本来学习我的方法。,data=train)sprintf("R-squared for Polynomial regression of degree
浏览 0提问于2018-07-09得票数 2
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在Time Series tasks中，我遇到了一个关于将数据拆分成训练和测试集的问题。我知道数据不能被混洗，因为保持数据的时间性很重要，所以我们不能创建能够展望未来的场景。然而，当我打乱数据(用于实验)时，我得到了一个离谱的高R平方分数。是的，R平方是用测试集评估的。有人能简单地解释一下为什么会这样吗？为什么在时间序列中混洗训练和测试数据会产生高R平方<
浏览 0提问于2020-05-31得票数 0
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我有一个问题，关于两个不同的方法，从不同的图书馆，似乎做同样的工作。我试图建立线性回归模型。", results.rsquared此打印出GFT + Wiki / GT R-平方: 0.8543
所以我的问题是，这两种方法都打印我们的
浏览 0提问于2015-04-16得票数 1
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我用python编写了自己的分类器，我使用文本语料库来测试它，使用F1度量，但现在我想在其他数据挖掘任务中测试它，所以我有我的分类器输出文件到给定的语料库，我想使用Weka不同的度量来测量质量，我如何才能通过Weka的输出文件并获得质量？
浏览 3提问于2015-05-13得票数 0
目的是使用前60行作为我的训练数据集，最后10行作为我的测试数据集；将最后10行分类为0或1组。最后10行的类目前被标记为"NA“(因为它们没有分配给类)。Balanced Accuracy : 0.7000
所以我有三个问题：
最初，我所有培训数据集的类为0或1，测试数据集的类都标记
浏览 2提问于2017-08-04得票数 0
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我有一个奇怪的问题，我的R平方基本上总是99%，即使我的训练数据集是总数据集的5%！我绘制了预测值和测试数据之间的图形，它看起来几乎相同。这怎么可能呢？我的数据归一化后是这样的<code>A1</code><code>A2</code>
浏览 64提问于2020-08-06得票数 0
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我在75%的数据集上拟合了一个线性回归模型，其中包括~11000次观测和143个变量：我得到的R^2是0.43。然后，我尝试使用其余的数据来预测我的测试数据：
ytest=y[(ceiling(length(y)*(3/
浏览 5提问于2014-09-05得票数 13
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我想知道如何衡量mlr3模型的预测性能(使用测试数据集)？", backend = aqTrain, target = "Ozone")aqMod <- aqL$train(aqT)prediction <- aqL$predict(aqT)prediction$score(measur
浏览 29提问于2021-05-25得票数 0
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线性回归中测试数据集的负R平方？
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我正在使用人工数据模拟线性回归，然后手动计算RSE和R平方。我对训练模型的样本内数据集执行此操作，然后在样本外数据集上测试模型。样本外和样本内的数据来自相同的正态分布，但具有不同的种子。然而，当涉及到样本外的数据集时，我的数字没有任何意义。你能帮我定位这个bug吗？<- (TSE_out_of_sample - RSE_out_of_sample_linear) / TSE_out_
浏览 3提问于2017-06-12得票数 1
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我试图解决一个回归问题，其中输入特征集的大小为54。我的数据集有14500条条目。我把它分成了9:1的训练和测试组。我有以下问题：
在试图查找重要特性时，是在整个数据集上运行回归林，还是仅在培训数据上运
浏览 1提问于2017-08-29得票数 0
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我知道有RMSE和R2函数，我可以利用它们来计算测试数据的均方误差和均方误差。在测试数据上，调整后的R平方图是否有类似的函数？
浏览 2提问于2020-02-15得票数 0
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一种有r~2回归模型的评价
、、、、
训练后的回归模型(线性回归，Logistic回归，.)我用平均绝对误差( MAE )来比较预测的年龄和真实的年龄，得到了令人满意的结果。然而，我不太明白如何使用r 2：我必须使用预测的标签和真实的标签(在我的情况下，使用年龄在14-65岁之间)，这是正确的吗？r2_score(y_true, y_pred) 在这个例子中，预测是很好的</e
浏览 1提问于2016-06-03得票数 1
我正在尝试创建一个DataFrame，以检查不同的洗牌是否会影响模型的r平方值，用于训练以及测试数据集。我试着运行for循环来做到这一点，但得到了错误。我对如何使用pd.DataFrame方法创建两列感到困惑，其中索引是该随机状态的随机状态值，而r-平方值用于训练和测试。我写的代码：for i in range(0,100):
X_train,X_test,y_train,y_test = t
浏览 2提问于2022-03-21得票数 0
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)现在我想知道为什么这是分别在train和test集上完成的，而不是像这样在X_crime数据like上进行的：
X_train_scaled, X_test_scaled, y_train, y_test = train_test_split(X_crime_scaled,
浏览 0提问于2018-05-04得票数 2
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R-平方测试和验证结果相差很大。
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我正在用神经网络研究角角和tensorflow的回归问题。数据被分割，因此282774个数据集用于培训，70694用于验证，88367用于测试。为了评估我的模型，我打印出了均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和R-平方分数。R平方值。我知道R平方可以是负的，但是如果两者都属于看不见的数据，那么验证和测试之间怎么会有这么大的区别呢？谁能给我个提示吗？因此，在下一步，我让我<em
浏览 6提问于2017-10-05得票数 2
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我已经拟合了一个模型，我想知道其中的分数(r平方)。数据被分成训练和测试集。虽然模型只使用训练集进行训练，但我的测试数据的r平方怎么可能更高？我的意思是，模型从未见过测试集，但比训练集更准确……我是不是理解错了？ 📷 我的代码:将熊猫作为pd导入 import numpy
import seaborn
浏览 40提问于2020-01-09得票数 0
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问:比较不同型号的RMSE或R-平方，哪一个是更好的衡量标准？
我搜索了一点--通常所有的博客都说这两个指标解释了一个不同的概念，R-平方是衡量模型解释了多少方差，RMSE给出了关于平均错误的提示。我的回答是:我认为RMSE可以用来比较训练错误和验证错误，基本上可以判断模型是否适合。这也将说明两个模型在未知数据上的表现如何，但R平方只表示模型匹配的信息，它没有给出
浏览 0提问于2021-08-29得票数 1
唯一的区别是，我对下面给出的数据使用了StandardScalar：sc = StandardScalerX_train = sc.fit_transform(X_train)print len(X_test), len(y_test)
这是我的岭回归结果score high alpha: 0.8659167364307487 ridge regression test scor
浏览 0提问于2019-01-08得票数 1
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当我看到测试数据的均方误差时，它是非常低的(0.09) 当我在我的测试数据上看到我的r2_score时，它也非常少(0.05) 据我所知，当均方误差很低时，目前的模型是好的，但r2_score很小，这告诉我们模型不好我不知道我的回归模型是好是坏 一个好的模型是否具有较低的R平方值，或者一个较差的模型是否具有较低
浏览 47提问于2021-10-27得票数 2
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asInstanceOf[Double]))) println("RSquared: " + rm.r2)摄入分区 .loa
浏览 2提问于2020-03-12得票数 0
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