效果评估——回归

效果评估——回归的相关文章

回归模型效果评估系列1-QQ图

(erbqi)导语 QQ图全称 Quantile-Quantile图,也就是分位数-分位数图,简单理解就是把两个分布相同分位数的值,构成点(x,y)绘图:如果两个分布很接近,那个点(x,y)会分布在y=x直线附近:反之则不:可以通过QQ图从整体评估回归模型的预测效果 QQ图一般有两种,正态QQ图和普通QQ图,区别在于正态QQ图中其中有一个分布是正态分布,下面来看下这两种分布 正态QQ图 下图来自这里                                                 

回归模型效果评估系列2-MAE、MSE、RMSE、MAPE(MAPD)

MAE.MSE.RMSE.MAPE(MAPD)这些都是常见的回归预测评估指标,重温下它们的定义和区别以及优缺点吧 MAE(Mean Absolute Error) 平均绝对误差                                                  是基础的评估方法,后面的方法一般以此为参考对比优劣. MSE(Mean Square Error) 平均平方差                                                   对比MAE,

cws_evaluation v1.1 发布，中文分词器分词效果评估对比

cws_evaluation是一个Java开源项目,用于对中文分词器的分词效果进行评估对比,目前支持9大中文分词器.分别是:word分词器.ansj分词器.mmseg4j分词器.ik-analyzer分词器.jcseg分词器.fudannlp分词器.smartcn分词器.jieba分词器.stanford分词器. 在1.1中,将9大中文分词器都升级到了最新版本,并采用Maven构建项目,增加了方便用户的运行脚本,且新增了交互式分词效果对比功能,同时也对分词代码做了优化和改进. 更多细节参考cws

有关SEO效果评估的七大指标你知道吗？

一个做过SEO优化的网站,如果一个关键词也没有在搜索引擎的搜索结果页首页出现,那么可以说这是一次失败的优化.决定seo效果的因素有哪些呢? 1.关键词排名 一个做过seo优化的网站,如果一个关键词也没有在首页出现,那么可以说这是一次失败的优化;但是并不是说SEO优化的结果就是关键词排名第一,因为很多不道德的SEO给你提供的关键词实质上是没有商业价值的,也就是说,一个无价值的关键词排名即使第一,也不算一次成功的SEO优化.所以说关键词只算一个标准. 2.搜索引擎索引量和反向链接数 一个做过SEO优

白葡萄酒质量评估——回归解决

从UCI下载数据集:Wine Quality Data Set ,里面包含红葡萄酒和白葡萄酒的2个样本数据集.里面均包含葡萄酒的11个物理化学方面的因素,还有1个对葡萄酒质量的测评平均分数(0-10分).现采用其白葡萄酒数据,对该数据集进行一定的数据分析: (1)建立回归模型,研究这些性质是怎样影响白葡萄酒的质量评价 (2)找出影响较大的前三因素 (3)这些物理化学性质之间是否存在一定的关系 import pandas as pd import numpy as np import matplo

聚类效果评估

http://home.juedui100.com/user/23756574.htmlhttp://home.juedui100.com/user/23818286.htmlhttp://home.juedui100.com/user/23956652.htmlhttp://home.juedui100.com/user/24010211.htmlhttp://home.juedui100.com/user/23922040.htmlhttp://home.juedui100.com/user

机器学习（0）：如何评估分类效果

给你一个问题,假如老板让另一个同事去检查一万张纸币中,有多少是真币,有多少是假币,然后这个同事给老板汇报了结果:这一万张纸币中,有2千张是真币,有8千张是假币.现在,老板让你来评估这个同事的汇报结果,你会怎么做? 你重新把一万张纸币再用机器过一遍再做对比,或者把这个同事的2千张真币与8千张假币再过一遍,这都是可以的.但是,假如不允许你这样做呢,比如一万张纸币变成了1百万张,不可能给你时间再全部来一遍,那你怎么做? 抽查啊. 似乎就这一招,那么要怎么抽查才能合理地评估同事汇报的结果呢? 一般的做法

网络广告效果监测的4大评估方式

网络营销的目的就是引发网民对产品的认知和步步深入,而作为网络营销手段之一的网络广告,当前依照几个主流的广告评估指标,不仅为广告的效果评估提供了数据参照,同时也在间接性的为广告策略优化指引了方向.CPM,是一种按照展示收费的效果评估模式,广告主为支持每1000次展示访问而支付费用.CPM所面临的挑战主要有以下3点:首先,现在的网络环境越来越复杂,广告主展示的广告信息是否被网民们关注并且接受:接着,广告的信息是否和目标网民的相匹配,广告的信息是否有几率被目标群众所关注:最后,部分网站的虚假流量形成的

利用R语言+逻辑回归实现自动化运营

摘要 逻辑回归是最常见的二分类算法之一,由于是有监督学习,训练阶段需要输入标签,而同时在变量较多的情况下,需要先经过一些降维处理,本文主要讲解如果通过R语言来自动化实现变量的降维以及变量转换,训练,测试,覆盖率以及准确度效果评估,以及生成最终评分配置表,而在标签与训练数据在可以自动化生成的情况下,配置表是能自动生成的.其中每个步骤都有详细的实现代码. 主要步骤 实现细节 1.生成训练数据 如类似下面的格式 lable var1 var2 var3 var4 var5 var6 var7 var8