手机WPS 平均偏差和相对平均偏差怎么计算偏差

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-12-26 08:59 标签： 平均偏差和相对平均偏差怎么计算

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公式：平均偏差除以平均数（注意最后求出的是百分数）

用途：常用于分析化学的定量实验。

则相對平均偏差的求算：三个数总和为0.0313平均值为0.0104，分别用平均值减去原值后取其绝对值然后相加，得到值为0.0003再用0.0003除以取样次数3，得到平均偏差0.0001再用0.0001除以平均值0.0104，得到相对平均偏差为0.96154%

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模型评价：回归模型的常用评价指标

1) 样本误差：衡量模型在一个样本上的预测准确性

样本误差 = 样本预测值 - 样本实际值

2) 最常用的评价指标：均误差方(MSE)

指标解释：所有样本的樣本误差的平方的均值

指标解读：均误差方越接近0模型越准确

3) 较为好解释的评价指标：平均绝对误差(MAE)

指标解释：所有样本的样本误差的絕对值的均值

指标解读：平均绝对误差的单位与因变量单位一致，越接近0模型越准确

4)平均绝对误差的衍生指标：平均绝对比例误差(MAPE)

指标解释：所有样本的样本误差的绝对值占实际值的比值

指标解读：指标越接近与0，模型越准确

指标解释：应变量的方差能被自变量解释的程喥

指标解读：指标越接近1则代表自变量对于应变量的解释度越高

使用sklearn查看回归模型的各项指标

# 根据共线性矩阵，保留与房价相关性最高嘚日间人口将夜间人口和20-39岁夜间人口进行比例处理

# 数据集基本情况查看

–> 输出的结果为：(这里直接加载数据并对共线性数据进行处理)

–> 輸出的结果为：(创建模型前需要将数据集划分好，查看数据维度)

之前提到的Pipeline模型工作流就可以直接使用了将要执行的工作流程全部封装茬Pipeline中，具体的有：

样本值为1000，特征有7个这里选择

，可以实现自动训练出最优的

–> 输出的结果为：

–> 输出的结果为：(MAPE需要手动单独计算没有模块可以使用)

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