Mean Absolute Error的Metric代码实现 """Error."""importnumpyasnpfrom.metricimportMetricclassMAE(Metric):def__init__(self):super(MAE,self).__init__()self.clear()defclear(self):"""清除历史数据"""self._abs_error_sum=0self._samples_num=0defupdate(self,*inputs):# 检验输入个数iflen(input...
在这个示例中,我们首先导入了 mean_absolute_error 函数,然后定义了真实值 y_true 和预测值 y_pred。接着,我们使用 mean_absolute_error 函数计算平均绝对误差,并通过取负值得到负平均绝对误差。最后,我们打印出这两个值。
取代了z的位置,所以,我们的假设函数将会预测y=1,只要 大于或等于0。假设函数预测y=0的情况,类似地, 将会小于0.5,只要g(z)小于0.5,这是因为z的取值,使得g(z)小于0.5的部分,是z小于0的部分,当g(z)小于0.5时,我们的假设函数将会预测y=0,根据与之前类似的原因, ,因此,只要 小于0,我们就能预测y等于0。总体...
除了均方误差(MSE)外,还有其他几种常用的误差度量方式,如平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)和绝对误差等。这些度量方式在衡量预测精度时具有不同的特点和适用场景。 MAE是计算预测值与真实值之差的绝对值,并取其均值作为误差度量。与MSE相比,MAE对异常值不那么敏感,因为它不使...
平均绝对误差 Mean Absolute Error (MAE) 是另一类常用的损失函数,也称为 L1 Loss。其基本形式如下 同样的我们可以对这个损失函数进行可视化如下图,MAE 损失的最小值为 0(当预测等于真实值时),最大值为无穷大。可以看到随着预测与真实值绝对误差的增加,MAE 损失呈线性增长 ...
” 如果是几年前学生问我这个问题，我会回答：“因为做回归的时候的我们的残差有正有负，取个平方求和...
（先来一波操作，再放概念） 远程帧和数据帧非常相似，不同之处在于： （1）RTR位，数据帧为0，...
之后我们会执行 Fit Test 针对这个 theta^, 看看我们的估计好不好. 当然 Bayesian 估计中不一定使用 quadratic loss function 即 {theta – theta^}^2, 也可以使用 absolute error loss 或者 All or nothing loss. 我们发现了统计学中的MSE 是针对样本Xi的函数 来计算期望, 而贝兹估计中的MSE 却针对的是 在...
mean_absolute_error适用于回归模型吗回归结果omitted 小Mi学习,向上积极!在前面几周的学习中,小Mi终于带着大家完完整整学完了线性回归,同时小Mi也收到了大家的很多反馈,在后续的学习中,小Mi会一一改进的!今天我们就开启新的章节学习—logistic回归(Logistic Regression) 算法吧(冲鸭)!1 分类问题在logistic回归算法中...