importmatplotlib.pyplotasplt# 各个数据点的绝对误差absolute_errors=[abs(a-p)fora,pinzip(actual_values,predicted_values)]# 标签labels=['Data point 1','Data point 2','Data point 3','Data point 4']# 饼状图plt.figure(figsize=(8,8))plt.pie(absolute_errors,labels=labels,autopct='%1.1f%%'...
其中,MAE (Mean Absolute Error), MSE (Mean Squared Error) 和 R2 (R-squared) 是常用的评价指标之一。在Python中,可以使用库如Scikit-learn和Matplotlib来计算这些指标并将结果可视化。 流程图 开始加载数据拆分数据集训练模型预测结果计算指标输出结果画图展示结束 代码示例 首先,我们加载数据并拆分成训练集和测试...
error = prediction - y 均方根误差 rmse 越小越好【后附公式】 rmse = (error**2).mean()**0.5 计算平均绝对误差 mae 越小越好【后附公式】 mae = abs(error).mean() 附: 1> 直接用 sklearn 中的方法计算 rmse 和 mae importnumpy as npfromsklearn.metricsimportmean_squared_error, mean_absolut...
()) Val_MAE.append(mean_absolute_error(y.numpy(), pred.numpy()) * 96 / y.shape[0]) if epoch % 1 == 0: print(f'\nEpoch: {epoch}') print(f'Loss {np.mean(Train_Loss):3.5f}/{np.mean(Val_Loss):3.5f}') print(f'MAE {np.mean(Train_MAE):3.5f}/{np.mean(Val_MAE):3.5...
均方根误差,即Root Mean Square Error (RMSE),是在均方误差的基础上开根号,表达式为: 平均绝对误差,即Mean Absolute Error (MAE),表达式为: 自己实现及sklearn中的调用: 代码语言:javascript 复制 from sklearnimportdatasets boston=datasets.load_boston()x=boston.data[:,5]# 只用了其中房间数量一个特征 ...
eval() for i, (x, y) in enumerate(val_loader): pred = model(x) loss = criterion(pred, y) Val_Loss.append(loss.item()) Val_MAE.append(mean_absolute_error(y.numpy(), pred.numpy()) * 96) if epoch % 1 == 0: print(f'\nEpoch: {epoch}') print(f'Loss {np.mean(Train_...
from sklearn.metricsimportmean_absolute_error #平方绝对误差 from sklearn.metricsimportr2_score#Rsquare 代码语言:javascript 复制 #调用 代码语言:javascript 复制 mean_squared_error(y_test,y_predict)mean_absolute_error(y_test,y_predict)r2_score(y_test,y_predict)...
,'person','instore']]a = line_model.fit(x,y)2> 指标 ⾃变量系数 line_model.coef_截距 line_model.intercept_4 模型评估 模型得分：score 越⾼越好 score = line_model.score(x,y)利⽤特征去计算（预测）y 的预测值 prediction = line_model.predict(x)计算误差 error = prediction - y ...
from sklearn.metrics import mean_absolute_error y_true = [3, -0.5, 2, 7] y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8] mean_absolute_error(y_true, y_pred) 步骤1:数据集解压 !echo y | unzip -O CP936 /home/aistudio/data/data117050/人脸关键点检测挑战赛_数据集.zip !mv 人脸关键点检测挑战赛_数据...
importnumpy as npfromsklearn.metricsimportmean_squared_error, mean_absolute_error#根均方误差(RMSE)np.sqrt(mean_squared_error(y_true,y_pred))#平均绝对误差(MAE)mean_absolute_error(y_true, y_pred) 2> 公式 【标准差】是用来衡量一组数自身的离散程度, ...