模型性能的pearson相关系数

Question

有人能告诉我们如何使用pearson相关系数来评估模型性能吗？我想预测pm2.5。最后的变量是y_pred和y_actual。我找不到任何教程。

model.fit(x=X_train_scaled, y=y_train_scaled, batch_size=5, epochs=100, verbose=1, validation_data=(X_valid_scaled, y_valid_scaled), shuffle=True)
y_pred = model.predict(X_test_scaled)
y_pred_rescaled = Target_scaler.inverse_transform(y_pred)

在这之后，如何使用keras中的python使用pearson相关系数来获得精度？

Answer 1

您不能使用Pearson相关系数来检查模型的性能。

另一方面，您可以使用Pearson相关系数来检查两个变量是否强相关，如果是，则消除其中一个，重新训练，并使用消除的变量检查新模型的准确性。你应该期望得到至少相同甚至更好的准确性/性能，前提是你的两个变量是强相关的。