>>> 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) 0.5 >>> y_true = [[0.5, 1], [-1, 1], [7, -6]] >>> y_pred = [[0, 2], [-1, 2], [8, -5]...
sklearn.metrics.mean_absolute_error — scikit-learn 1.3.2 documentation mean_absolute_error函数使用案例 案例1 from sklearn.metrics import mean_absolute_error y_true = [3, -0.5, 2, 7] y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8] print(mean_absolute_error(y_true, y_pred)) y_true = [[0.5, 1], ...
sklearn之计算回归模型的四大评价指标(explained_variance_score、mean_absolute_error、mean_squared_error、r2_score) def calPerformance(y_true,y_pred): ''' 模型效果指标评估 y_true:真实的数据值 y_pred:回归模型预测的数据值 explained_variance_score:解释回归模型的方差得分,其值取值范围是[0,1],越接近...
Method/Function: mean_absolute_error 导入包: sklearnmetrics 每个示例代码都附有代码来源和完整的源代码,希望对您的程序开发有帮助。 示例1 def run_GAM(X, Y, get_importance=False, n_splines=20, folds=10): # set up GAM formula = s(0, n_splines) for i in range(1, X.shape[1]): formul...
mean_absolute_error 函数通常位于 sklearn.metrics 模块中。如果你的代码中使用了这个函数,但还没有导入它,就会导致这个错误。确保你的代码中包含了如下导入语句: python from sklearn.metrics import mean_absolute_error 添加这行代码后,mean_absolute_error 函数就可以在你的代码中被正确识别和使用了。 检查代码...
pipinstallscikit-learn 1. 代码示例 下面是一个简单的示例,演示如何使用scikit-learn库计算MAE。 importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportmean_absolute_error# 实际值y_true=np.array([3,-0.5,2,7])# 预测值y_pred=np.array([2.5,0.0,2,8])# 计算均值绝对误差mae=mean_absolute_error(y_true,y_pred)...
sklearn.metrics.mean_absolute_error 注意多维数组 MAE 的计算方法 * >>>fromsklearn.metricsimportmean_absolute_error>>>y_true = [3, -0.5,2,7]>>>y_pred = [2.5,0.0,2,8]>>>mean_absolute_error(y_true, y_pred)0.5>>>y_true = [[0.5,1], [-1,1], [7, -6]]>>>y_pred = [[...
sklearn.metrics.mean_absolute_error 注意多维数组 MAE 的计算方法 * >>> 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)...
当计算平均绝对误差(MAE)时,可以使用不同的编程语言和库来实现。以下是另一个示例,使用 Scikit-learn 库来计算 MAE。 fromsklearn.metricsimportmean_absolute_error# 示例真实值和预测值y_true = [2.5,1.5,3.0,2.1,3.6] y_pred = [2.0,1.8,2.5,2.2,3.2]# 计算MAEmae = mean_absolute_error(y_true, y...
sklearn 中用来评估回归模型的指标有()?A.mean_absolute_errorB.mean_squared_errorC.f1_scoreD.r2_score