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崇州网站建设系统优化的例子

wzjs 2025/8/4 2:57:01
崇州网站建设,系统优化的例子,专业做学校网站的公司,北京网站制作设计价格目录 回归任务评估指标 均方误差（MSE） 均方根误差（RMSE） 平均绝对误差（MAE） 决定系数（R） 调整的 R 平均绝对百分比误差（MAPE） 绝对相对误差&#xff…

目录

回归任务评估指标

均方误差（MSE）

均方根误差（RMSE）

平均绝对误差（MAE）

决定系数（R²）

调整的 R²

平均绝对百分比误差（MAPE）

绝对相对误差（ARD）

平均绝对相对误差（AARD）

分类任务评估指标

准确率（Accuracy）

精确率（Precision）

召回率（Recall） 

F1 分数（F1 Score）

ROC 曲线与 AUC

混淆矩阵（Confusion Matrix）

聚类任务评估指标

轮廓系数（Silhouette Coefficient）

调整兰德指数（Adjusted Rand Index, ARI）

其他评估指标

对数损失（Log Loss）

Jaccard 相似系数（Jaccard Similarity）

机器学习评估指标可以根据任务类型（分类、回归、聚类等）进行分类。以下是对常见评估指标的介绍

回归任务评估指标

均方误差（MSE）

预测值与真实值之差的平方的平均值

## 回归任务评价指标
# 1. 均方误差 MSE
from sklearn.metrics import mean_squared_error
y_true = [3.0, 2.5, 4.0, 5.0, 3.5]
y_pred = [2.8, 2.7, 4.2, 4.8, 3.4]
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
print(f"MSE: {mse:.2f}")  # 0.03

均方根误差（RMSE）

MSE 的平方根，与目标变量单位一致，更易于解释

# 2. 均方根误差 RMSEfrom sklearn.metrics import mean_squared_error
y_true = [3.0, 2.5, 4.0, 5.0, 3.5]
y_pred = [2.8, 2.7, 4.2, 4.8, 3.4]
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
rmse = mse ** 0.5
print(f"RMSE: {rmse:.2f}")  # 0.18

平均绝对误差（MAE）

预测值与真实值之差的绝对值的平均值

# 3. 平均绝对误差 MAEfrom sklearn.metrics import mean_absolute_error
y_true = [3.0, 2.5, 4.0, 5.0, 3.5]
y_pred = [2.8, 2.7, 4.2, 4.8, 3.4]
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
print(f"MAE: {mae:.2f}")  # 0.18

决定系数（R²）

衡量模型对因变量方差的解释程度，取值范围在 0 到 1 之间

# 4. 决定系数 R²from sklearn.metrics import r2_score
y_true = [3.0, 2.5, 4.0, 5.0, 3.5]
y_pred = [2.8, 2.7, 4.2, 4.8, 3.4]
r2 = r2_score(y_true, y_pred)
print(f"R²: {r2:.2f}")  # 0.95

调整的 R²

考虑模型中特征数量对 R² 的影响，用于比较不同复杂度的回归模型

# 5. 调整的 R²from sklearn.metrics import r2_scorey_true = [3.0, 2.5, 4.0, 5.0, 3.5]
y_pred = [2.8, 2.7, 4.2, 4.8, 3.4]
n = len(y_true)
k = 1  # 假设模型中只有一个特征
adjusted_r2 = 1 - (1 - r2) * (n - 1) / (n - k - 1)
print(f"Adjusted R²: {adjusted_r2:.2f}")  # 0.94

平均绝对百分比误差（MAPE）

预测值与真实值之差的绝对值与真实值的比例的平均值

# 6. 平均绝对百分比误差 MAPE
import numpy as npy_true = [3.0, 2.5, 4.0, 5.0, 3.5]
y_pred = [2.8, 2.7, 4.2, 4.8, 3.4]
mape = np.mean(np.abs((np.array(y_true) - np.array(y_pred)) / np.array(y_true))) * 100
print(f"MAPE: {mape:.2f}%")  # 5.30%

绝对相对误差（ARD）

预测值与真实值之差的绝对值与真实值的比值

# 7. 绝对相对误差 ARDimport numpy as npy_true = np.array([3.0, 2.5, 4.0, 5.0, 3.5])
y_pred = np.array([2.8, 2.7, 4.2, 4.8, 3.4])ard = np.abs((y_pred - y_true) / y_true)# 打印每个样本的 ARD
print("ARD (每个样本的绝对相对偏差):")
for i, error in enumerate(ard):print(f"样本 {i+1}: {error:.2f}%")# 样本 1: 0.07%
# 样本 2: 0.08%
# 样本 3: 0.05%
# 样本 4: 0.04%
# 样本 5: 0.03%

平均绝对相对误差（AARD）

所有样本的绝对相对偏差的平均值

# 8. 平均绝对相对误差import numpy as npy_true = np.array([3.0, 2.5, 4.0, 5.0, 3.5])
y_pred = np.array([2.8, 2.7, 4.2, 4.8, 3.4])ard = np.abs((y_pred - y_true) / y_true)aard = np.mean(ard)
print(f"AARD (平均绝对相对偏差): {aard:.2f}%") # 0.05%

分类任务评估指标

准确率（Accuracy）

模型正确预测的样本数占总样本数的比例

## 分类任务评价指标
# 1. 准确率 Accuracyfrom sklearn.metrics import accuracy_score
y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1]
y_pred = [0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1]
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")  # 0.88

精确率（Precision）

模型预测为正的样本中实际为正的比例

# 2. 精确率 Precisionfrom sklearn.metrics import precision_score
y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1]
y_pred = [0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1]
precision = precision_score(y_true, y_pred)
print(f"Precision: {precision:.2f}")  # 1.00

召回率（Recall） 

实际为正的样本中被模型正确预测为正的比例

# 3. 召回率 Recallfrom sklearn.metrics import recall_score
y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1]
y_pred = [0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1]
recall = recall_score(y_true, y_pred)
print(f"Recall: {recall:.2f}")  # 0.80

F1 分数（F1 Score）

精确率和召回率的调和平均值，用于综合衡量模型性能

# 4. F1分数from sklearn.metrics import f1_score
y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1]
y_pred = [0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1]
f1 = f1_score(y_true, y_pred)
print(f"F1 Score: {f1:.2f}")  # 0.89

ROC 曲线与 AUC

ROC 曲线以真正例率（TPR）为纵轴、假正例率（FPR）为横轴，AUC 是 ROC 曲线下的面积，衡量模型的整体性能

# 5. ROC 曲线与 AUCimport numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionX, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_classes=2, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = LogisticRegression(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
y_scores = model.predict_proba(X_test)[:, 1]# 计算 FPR 和 TPR
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores)# 计算 AUC
roc_auc = auc(fpr, tpr)
print(f"AUC: {roc_auc:.4f}")  # 0.9216# 绘制 ROC 曲线
plt.figure()
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label=f'ROC curve (area = {roc_auc:.2f})')
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate (FPR)')
plt.ylabel('True Positive Rate (TPR)')
plt.title('Receiver Operating Characteristic (ROC)')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

混淆矩阵（Confusion Matrix）

一个表格，显示模型预测结果与真实标签的对应关系，包括真正例（TP）、假正例（FP）、真负例（TN）和假负例（FN）

# 6. 混淆矩阵from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1]
y_pred = [0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1]
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print("Confusion Matrix:\n", cm)
# [[3 0]
#  [1 4]]

聚类任务评估指标

轮廓系数（Silhouette Coefficient）

衡量聚类效果的好坏，值越接近 1 表示聚类效果越好。a是同一聚类中其他点的平均距离，b是最近聚类中点的平均距离

## 聚类任务评价指标
# 1. 轮廓系数 Silhouette Coefficient
from sklearn.metrics import silhouette_score
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np# 示例数据
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],[4, 2], [4, 4], [4, 0]])
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
labels = kmeans.labels_
silhouette = silhouette_score(X, labels)
print(f"Silhouette Coefficient: {silhouette:.2f}")  # 0.17

调整兰德指数（Adjusted Rand Index, ARI）

衡量聚类结果与真实标签的一致性，值越接近 1 表示一致性越高

# 2. 调整兰德指数 Adjusted Rand Index, ARI
from sklearn.metrics import adjusted_rand_scorey_true = [0, 0, 1, 1]
y_pred = [0, 0, 1, 1]
ari = adjusted_rand_score(y_true, y_pred)
print(f"Adjusted Rand Index: {ari:.2f}")  # 1.00

其他评估指标

对数损失（Log Loss）

衡量分类模型输出概率与真实标签的一致性，值越小越好

## 其他评估指标
# 1. 对数损失 Log Loss
from sklearn.metrics import log_lossy_true = [0, 1, 1, 0]
y_pred_proba = [[0.9, 0.1], [0.1, 0.9], [0.8, 0.2], [0.7, 0.3]]
log_loss_value = log_loss(y_true, y_pred_proba)
print(f"Log Loss: {log_loss_value:.4f}")  # 0.5442

Jaccard 相似系数（Jaccard Similarity）

衡量两个集合的交集与并集的比例，用于评估分类任务中预测和真实标签的相似性

# 2. Jaccard 相似系数
from sklearn.metrics import jaccard_scorey_true = [0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1]
y_pred = [0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1]
jaccard = jaccard_score(y_true, y_pred)
print(f"Jaccard Similarity: {jaccard:.2f}")  # 0.80

http://www.dtcms.com/wzjs/210460.html

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