计算DNNRegressor模型的MAE、MSE和R2指标

是评估回归模型性能的常用指标。下面是对这些指标的解释和计算方法：

MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差）：MAE是预测值与真实值之间差异的平均绝对值。它衡量了模型预测结果的平均误差大小，数值越小表示模型的预测能力越好。

计算公式：MAE = Σ(|预测值 - 真实值|) / 样本数量

MSE（Mean Squared Error，均方误差）：MSE是预测值与真实值之间差异的平方的平均值。它比MAE更加敏感，因为它对大误差给予更高的惩罚。

计算公式：MSE = Σ((预测值 - 真实值)^2) / 样本数量

R2（R-Squared，决定系数）：R2衡量了模型对观测值变异性的解释程度，即模型拟合数据的好坏程度。R2的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型的拟合能力越好。

计算公式：R2 = 1 - (MSE / 方差)

对于计算DNNRegressor模型的MAE、MSE和R2指标，可以使用以下步骤：

使用DNNRegressor模型进行预测，并得到预测结果。
将预测结果与真实值进行比较，计算出每个样本的绝对误差（|预测值 - 真实值|）和平方误差（(预测值 - 真实值)^2）。
对所有样本的绝对误差和平方误差进行求和。
根据样本数量计算出MAE和MSE。
计算出真实值的方差。
根据MSE和方差计算出R2。

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定义训练和测试使用的自变量和因变量。利用训练集建立线性回归模型。线性回归误差计算。多项式回归预测次数选择。利用训练集建立多项式回归预测模型。多项式回归预测模型拟合优度检验（确定系数R2）。...(data.reshape(size,1)) # 预测整个数据集的结果，用于画图 score.append(r2_score(train_y,res)) # 计算训练集上的r2指标 #score.append...指标： -16.440752850940562 可以发现在测试集中的 r2 指标居然变成了负数，从图中我们可以发现，模型在训练集上（红色曲线）拟合效果还是理想的，但是在测试集上(绿色曲线)就变得非常离谱了...= MAE + mean_absolute_error(y_test, res.flatten()) MSE = MSE + mean_squared_error(y_test, res.flatten...定义训练集和测试集（训练集和测试集比例分别为：8:2；7:3；6:4）。建立正则化逻辑回归二分预测模型。模型用梯度下降法求解。

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基于回归模型的销售预测小P：小H，有没有什么好的办法预测下未来的销售额啊小H：很多啊，简单的用统计中的一元/多元回归就好了，如果线性不明显，可以用机器学习训练预测数据探索导入相关库 # 导入库...y_train,y_test = y[:num],y[num:] # 拆分训练集和测试集数据建模模型拟合 # 初选回归模型 model_names = ['BayesianRidge', 'XGBR...', 'mse', 'r2']) # 建立回归指标的数据框 print('all samples: %d \t features: %d' % (n_samples, n_features),'\n'...,'-'*60) # 打印输出样本量和特征数量 regresstion_score # 模型回归指标 all samples: 506 features: 13 -------------...', 'mse', 'r2']) # 建立回归指标的数据框 regresstion_score # 模型回归指标 explained_variance mae mse r2 model_xgbr

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