回歸問題的典型效能指標是均方根誤差（rmse），它測量的是**過程中，**錯誤的標準偏差（標準偏差是方差的算術平方根，而方差是離均平方差的平均數）。
例如，rmse等於50000就意味著，系統的**值中約68%落在50000美元之內，約95%落在100000美元之內（一種常見的特徵分布是呈鐘形態的分布，稱為正態分佈（也叫高斯分布），「68-95-99.7」的規則是指：大約68%的值落在1σ
\sigma
σ，95%落在2σ
\sigma
σ，99.7%落在3σ
\sigma
σ內）。
rmse的數學計算公式為rms
e(x,
h)=1
m∑i=
1m(h
(xi)
−yi)
2rmse(x,h)=\sqrt\sum_^m(h(x^)-y^)^2}
rmse(x
,h)=
m1i
=1∑m
(h(
xi)−
yi)2
即使rmse通常是回歸任務的首選效能衡量指標，但在某些情況下，其它函式可能會更適合。例如，當有很多離群區域時，你可以考慮使用平均絕對誤差（也稱為平均絕對偏差，公式如下所示）mae
(x,h
)=1m
∑i=1
m∣h(
xi)−
yi
∣mae(x,h)=\frac\sum_^m|h(x^)-y^|
mae(x,
h)=m
1i=
1∑m
∣h(x
i)−y
i∣均方根誤差和平均絕對誤差兩種方法都是測量兩個向量之間的距離：**向量和目標值向量。距離或者範數的測度可能有多種：
機器學習 回歸問題（一）
首先，我們來看乙個例子。你有乙個朋友，他有一套750平方英呎的房子，他來問你能賣多少錢。然後，你就找來了附近房子的最近買賣資訊，然後把面積跟房價畫了一條曲線出來。注 例子與圖來自andrew ng的machine learning課程。如圖，我們知道的只是上面一些點，橫座標是面積，縱座標是房價。現在...
機器學習 線性回歸問題
案例分析 正規方程 梯度下降 嶺回歸 from sklearn.datasets import load boston from sklearn.linear model import linearregression,sgdregressor,ridge from sklearn.model se...
機器學習線性回歸 機器學習中的簡單線性回歸步驟
簡單線性回歸，這是一種基於自變數值 x 來 因變數值 y 的方法。假設這兩個變數是線性相關的。因此，我們嘗試尋找一種根據特徵或自變數 x 的線性函式來精確 響應值 y 我們將按照之前的資料預處理資訊圖表那樣來執行相同的步驟 其中第三相關庫matplotlib是用來視覺化資料的。匯入資料集 檢查缺失資...