MSEとR^2 って、六本木のバーのような名前ですが、
Mean Squared Error: MSE
→残差の2乗平均を取ったもの
1/n*nΣi=1(y実測値i – y予想値i)^2
あれ、MSEって、テストデータと検証データのnが一緒でないといけない？？
決定係数: R^2
R^2 = 1 – MSE – / 1/n*nΣi=1(y実測値i – y予想値i)^2 (0≦R^2≦1)
MSE
from sklearn.metrics import mean_squared_error y_true = [4, -0.2, 3, 6] y_pred = [3.5, 0.0, 2, 8] print(mean_squared_error(y_true, y_pred))
[vagrant@localhost python]$ python app.py
1.3225
R^2
from sklearn.metrics import r2_score y_true = [4, -0.2, 3, 6] y_pred = [3.5, 0.0, 2, 8] print(r2_score(y_true, y_pred))
[vagrant@localhost python]$ python app.py
0.7365537848605578
