r语言中如何使用mae函数

预测值与真实值之间平均相差不大。R语言一种自由软件编程语言与操作环境，mae函数预测值与真实值之间平均相差不大，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。

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均方根误差(RMSE)&平均绝对误差(MAE)详解

机器学习中很重要的一个指标——性能衡量指标。

典型性能衡量指标有均方根误差（RMSE）与平均绝对误差(MAE)，表示的是期望值与实际值之间的距离。

这个公式引入了几个十分常见的机器学习符号，

即便RMSE通常是回归任务的首选性能衡量指标，但在某些情况下，其他函数可能会更适合。例如，当有很多异常区域时，你可以考虑使用平均绝对误差。

均方根误差和平均绝对误差都是测量两个向量（预测向量和目标值向量）之间的距离的方法。

《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow.pdf》书籍pdf版本

回归任务中的评价指标之MSE，RMSE，MAE，R-Squared，MAPE

分类任务的评价指标 有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是 MSE ， RMSE ， MAE 、 R-Squared

均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均。通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。

均方根误差RMSE，即均方误差开平方，常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。

MAE是绝对误差的平均值。可以更好地反映预测值误差的实际情况。

R-Squared 又叫可决系数(coefficient of determination)，也叫拟合优度，反映的是自变量 对因变量 的变动的解释的程度。越接近于1，说明模型拟合得越好。在sklearn中回归树就是用的该评价指标。

可以这么理解：将TSS理解为全部按平均值预测，RSS理解为按模型预测，这就相当于去比较你模型预测和全部按平均值预测的比例，这个比例越小，则模型越精确。当然该指标存在负数的情况，即模型预测还不如全部按平均值预测

缺点：当数据分布方差比较大时，预测不准时， 依然比较大，此时该评价指标就不太好

其中：

表述真实值 的变动程度，正比于方差

表示模型预测 和真实值 之间的残差

使用sklearn计算：

MAE:

范围 , 当预测值与真实值完全吻合时等于0, 即完美模型; 误差越大, 该值越大。

MAPE:

范围[0,+ ), MAPE 为0%表示完美模型， MAPE大于100%则表示劣质模型。MAPE的值越小，说明预测模型拥有更好的精确度.

python多元线性回归怎么计算

1、什么是多元线性回归模型？

当y值的影响因素不唯一时,采用多元线性回归模型。

y =y=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn

例如商品的销售额可能不电视广告投入,收音机广告投入,报纸广告投入有关系,可以有 sales =β0+β1*TV+β2* radio+β3*newspaper.

2、使用pandas来读取数据

pandas 是一个用于数据探索、数据分析和数据处理的python库

[python] view plain copy

import pandas as pd

[html] view plain copy

pre name="code" class="python"# read csv file directly from a URL and save the results

data = pd.read_csv('/home/lulei/Advertising.csv')

# display the first 5 rows

data.head()

上面代码的运行结果：

TV  Radio  Newspaper  Sales

0  230.1   37.8       69.2   22.1

1   44.5   39.3       45.1   10.4

2   17.2   45.9       69.3    9.3

3  151.5   41.3       58.5   18.5

4  180.8   10.8       58.4   12.9

上面显示的结果类似一个电子表格，这个结构称为Pandas的数据帧(data frame)，类型全称：pandas.core.frame.DataFrame.

pandas的两个主要数据结构：Series和DataFrame：

Series类似于一维数组，它有一组数据以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。

DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典。

[python] view plain copy

# display the last 5 rows

data.tail()

只显示结果的末尾5行

 TV  Radio  Newspaper  Sales

195   38.2    3.7       13.8    7.6

196   94.2    4.9        8.1    9.7

197  177.0    9.3        6.4   12.8

198  283.6   42.0       66.2   25.5

199  232.1    8.6        8.7   13.4

[html] view plain copy

# check the shape of the DataFrame(rows, colums)

data.shape

查看DataFrame的形状,注意第一列的叫索引，和数据库某个表中的第一列类似。

(200,4) 

3、分析数据

特征：

TV：对于一个给定市场中单一产品，用于电视上的广告费用（以千为单位）

Radio：在广播媒体上投资的广告费用

Newspaper：用于报纸媒体的广告费用

响应：

Sales：对应产品的销量

在这个案例中，我们通过不同的广告投入，预测产品销量。因为响应变量是一个连续的值，所以这个问题是一个回归问题。数据集一共有200个观测值，每一组观测对应一个市场的情况。

注意：这里推荐使用的是seaborn包。网上说这个包的数据可视化效果比较好看。其实seaborn也应该属于matplotlib的内部包。只是需要再次的单独安装。

[python] view plain copy

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

# visualize the relationship between the features and the response using scatterplots

sns.pairplot(data, x_vars=['TV','Radio','Newspaper'], y_vars='Sales', size=7, aspect=0.8)

plt.show()#注意必须加上这一句，否则无法显示。

[html] view plain copy

这里选择TV、Radio、Newspaper 作为特征，Sales作为观测值

[html] view plain copy

返回的结果：

seaborn的pairplot函数绘制X的每一维度和对应Y的散点图。通过设置size和aspect参数来调节显示的大小和比例。可以从图中看出，TV特征和销量是有比较强的线性关系的，而Radio和Sales线性关系弱一些，Newspaper和Sales线性关系更弱。通过加入一个参数kind='reg'，seaborn可以添加一条最佳拟合直线和95%的置信带。

[python] view plain copy

sns.pairplot(data, x_vars=['TV','Radio','Newspaper'], y_vars='Sales', size=7, aspect=0.8, kind='reg')

plt.show()

结果显示如下：

4、线性回归模型

优点：快速；没有调节参数；可轻易解释；可理解。

缺点：相比其他复杂一些的模型，其预测准确率不是太高，因为它假设特征和响应之间存在确定的线性关系，这种假设对于非线性的关系，线性回归模型显然不能很好的对这种数据建模。

线性模型表达式： y=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn 其中

y是响应

β0是截距

β1是x1的系数，以此类推

在这个案例中： y=β0+β1∗TV+β2∗Radio+...+βn∗Newspaper

(1)、使用pandas来构建X(特征向量)和y(标签列)

scikit-learn要求X是一个特征矩阵，y是一个NumPy向量。

pandas构建在NumPy之上。

因此，X可以是pandas的DataFrame，y可以是pandas的Series，scikit-learn可以理解这种结构。

[python] view plain copy

#create a python list of feature names

feature_cols = ['TV', 'Radio', 'Newspaper']

# use the list to select a subset of the original DataFrame

X = data[feature_cols]

# equivalent command to do this in one line

X = data[['TV', 'Radio', 'Newspaper']]

# print the first 5 rows

print X.head()

# check the type and shape of X

print type(X)

print X.shape

输出结果如下：

TV  Radio  Newspaper

0  230.1   37.8       69.2

1   44.5   39.3       45.1

2   17.2   45.9       69.3

3  151.5   41.3       58.5

4  180.8   10.8       58.4

class 'pandas.core.frame.DataFrame'

(200, 3)

[python] view plain copy

# select a Series from the DataFrame

y = data['Sales']

# equivalent command that works if there are no spaces in the column name

y = data.Sales

# print the first 5 values

print y.head()

输出的结果如下：

0    22.1

1    10.4

2     9.3

3    18.5

4    12.9

Name: Sales

（2）、构建训练集与测试集

[html] view plain copy

pre name="code" class="python"span style="font-size:14px;"##构造训练集和测试集

from sklearn.cross_validation import train_test_split  #这里是引用了交叉验证

X_train,X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=1)

#default split is 75% for training and 25% for testing

[html] view plain copy

print X_train.shape

print y_train.shape

print X_test.shape

print y_test.shape

输出结果如下：

(150, 3)

(150,)

(50, 3)

(50,)

注：上面的结果是由train_test_spilit()得到的，但是我不知道为什么我的版本的sklearn包中居然报错：

ImportError                               Traceback (most recent call last)ipython-input-182-3eee51fcba5a in module()      1 ###构造训练集和测试集---- 2 from sklearn.cross_validation import train_test_split      3 #import sklearn.cross_validation      4 X_train,X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=1)      5 # default split is 75% for training and 25% for testingImportError: cannot import name train_test_split

处理方法：1、我后来重新安装sklearn包。再一次调用时就没有错误了。

2、自己写函数来认为的随机构造训练集和测试集。(这个代码我会在最后附上。)

（3）sklearn的线性回归

[html] view plain copy

from sklearn.linear_model import LinearRegression

linreg = LinearRegression()

model=linreg.fit(X_train, y_train)

print model

print linreg.intercept_

print linreg.coef_

输出的结果如下：

LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, normalize=False)

2.66816623043

[ 0.04641001  0.19272538 -0.00349015]

[html] view plain copy

# pair the feature names with the coefficients

zip(feature_cols, linreg.coef_)

输出如下：

[('TV', 0.046410010869663267),

('Radio', 0.19272538367491721),

('Newspaper', -0.0034901506098328305)]

y=2.668+0.0464∗TV+0.192∗Radio-0.00349∗Newspaper

如何解释各个特征对应的系数的意义？

对于给定了Radio和Newspaper的广告投入，如果在TV广告上每多投入1个单位，对应销量将增加0.0466个单位。就是加入其它两个媒体投入固定，在TV广告上每增加1000美元（因为单位是1000美元），销量将增加46.6（因为单位是1000）。但是大家注意这里的newspaper的系数居然是负数，所以我们可以考虑不使用newspaper这个特征。这是后话，后面会提到的。

（4）、预测

[python] view plain copy

y_pred = linreg.predict(X_test)

print y_pred

[python] view plain copy

print type(y_pred)

输出结果如下：

[ 14.58678373   7.92397999  16.9497993   19.35791038   7.36360284

7.35359269  16.08342325   9.16533046  20.35507374  12.63160058

22.83356472   9.66291461   4.18055603  13.70368584  11.4533557

4.16940565  10.31271413  23.06786868  17.80464565  14.53070132

15.19656684  14.22969609   7.54691167  13.47210324  15.00625898

19.28532444  20.7319878   19.70408833  18.21640853   8.50112687

9.8493781    9.51425763   9.73270043  18.13782015  15.41731544

5.07416787  12.20575251  14.05507493  10.6699926    7.16006245

11.80728836  24.79748121  10.40809168  24.05228404  18.44737314

20.80572631   9.45424805  17.00481708   5.78634105   5.10594849]

type 'numpy.ndarray'

5、回归问题的评价测度

(1) 评价测度

对于分类问题，评价测度是准确率，但这种方法不适用于回归问题。我们使用针对连续数值的评价测度(evaluation metrics)。

这里介绍3种常用的针对线性回归的测度。

1)平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)

(2)均方误差(Mean Squared Error, MSE)

(3)均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)

这里我使用RMES。

[python] view plain copy

pre name="code" class="python"#计算Sales预测的RMSE

print type(y_pred),type(y_test)

print len(y_pred),len(y_test)

print y_pred.shape,y_test.shape

from sklearn import metrics

import numpy as np

sum_mean=0

for i in range(len(y_pred)):

sum_mean+=(y_pred[i]-y_test.values[i])**2

sum_erro=np.sqrt(sum_mean/50)

# calculate RMSE by hand

print "RMSE by hand:",sum_erro

最后的结果如下：

type 'numpy.ndarray' class 'pandas.core.series.Series'

50 50

(50,) (50,)

RMSE by hand: 1.42998147691

（2）做ROC曲线

[python] view plain copy

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()

plt.plot(range(len(y_pred)),y_pred,'b',label="predict")

plt.plot(range(len(y_pred)),y_test,'r',label="test")

plt.legend(loc="upper right") #显示图中的标签

plt.xlabel("the number of sales")

plt.ylabel('value of sales')

plt.show()

显示结果如下：（红色的线是真实的值曲线，蓝色的是预测值曲线）

直到这里整个的一次多元线性回归的预测就结束了。

6、改进特征的选择

在之前展示的数据中，我们看到Newspaper和销量之间的线性关系竟是负关系（不用惊讶，这是随机特征抽样的结果。换一批抽样的数据就可能为正了），现在我们移除这个特征，看看线性回归预测的结果的RMSE如何？

依然使用我上面的代码，但只需修改下面代码中的一句即可：

[python] view plain copy

#create a python list of feature names

feature_cols = ['TV', 'Radio', 'Newspaper']

# use the list to select a subset of the original DataFrame

X = data[feature_cols]

# equivalent command to do this in one line

#X = data[['TV', 'Radio', 'Newspaper']]#只需修改这里即可pre name="code" class="python" style="font-size: 15px; line-height: 35px;"X = data[['TV', 'Radio']]  #去掉newspaper其他的代码不变

# print the first 5 rowsprint X.head()# check the type and shape of Xprint type(X)print X.shape

最后的到的系数与测度如下：

LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, normalize=False)

2.81843904823

[ 0.04588771  0.18721008]

RMSE by hand: 1.28208957507

然后再次使用ROC曲线来观测曲线的整体情况。我们在将Newspaper这个特征移除之后，得到RMSE变小了，说明Newspaper特征可能不适合作为预测销量的特征，于是，我们得到了新的模型。我们还可以通过不同的特征组合得到新的模型，看看最终的误差是如何的。

备注：

之前我提到了这种错误：

注：上面的结果是由train_test_spilit()得到的，但是我不知道为什么我的版本的sklearn包中居然报错：

ImportError                               Traceback (most recent call last)ipython-input-182-3eee51fcba5a in module()      1 ###构造训练集和测试集---- 2 from sklearn.cross_validation import train_test_split      3 #import sklearn.cross_validation      4 X_train,X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=1)      5 # default split is 75% for training and 25% for testingImportError: cannot import name train_test_split

处理方法：1、我后来重新安装sklearn包。再一次调用时就没有错误了。

2、自己写函数来认为的随机构造训练集和测试集。(这个代码我会在最后附上。)

这里我给出我自己写的函数：

本文标题：pythonmae函数 python ewma函数
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