机器算法验证 - Scikit-learn 中的和方差分数有什么区别？R2R2 - 吾爱随笔录

机器算法验证回归方差 scikit-学习 r平方模型评估

2022-01-26 08:06:05

我正在阅读 python scikit-learn手册中的回归指标，尽管它们每个都有自己的公式，但我无法直观地判断和方差分数之间的区别是什么，因此何时使用一个或另一个来评估我的模型。 $R^2$

2个回答

$R^2 = 1- \frac{SSE}{TSS}$
$\text{explained variance score} = 1 - \mathrm{Var}[\hat{y} - y]\, /\, \mathrm{Var}[y]$ ，其中是偏差方差，即。与相比，唯一的区别在于均值（误差）。如果均值（误差）=0，则 = 解释方差分数 $\mathrm{Var}$ $\mathrm{Var}[\hat{y} - y] = \frac{1}{n}\sum(error - mean(error))^2$ $R^2$ $R^2$
另请注意，在调整后的中，使用了无偏方差估计。 $R^2$

迪恩的回答是对的。

只有我认为这里有一个小错字：。 $Var[\hat{y}-y]=sum(error^2-mean(error))/n$

我想应该是。 $Var[\hat{y}-y]=sum(error-mean(error))^2/n$

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