Machine Learning – Die Referenz

KAPITEL 15

Metriken und Bewertung der Regression

In diesem Kapitel bewerten wir die Ergebnisse der Random-Forest-Regression, die mit den Bostoner Wohnungsbaudaten trainiert wurde:

>>> rfr = RandomForestRegressor(

... random_state=42, n_estimators=100

... )

>>> rfr.fit(bos_X_train, bos_y_train)

Metriken

Das Modul sklearn.metrics enthält Metriken, um Regressionsmodelle zu bewerten. Metrikfunktionen, deren Namen mit loss (Verlust) oder error (Fehler) enden, sollten minimiert werden, Funktionen, die auf score enden, dagegen maximiert.

Das Bestimmtheitsmaß (r²) ist eine verbreitete Regressionsmetrik. Ihr Wert liegt normalerweise zwischen 0 und 1. Er gibt an, welcher Prozentsatz der Streuung der Zielgröße durch die Merkmale verursacht wird. Größere ...