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...
(sigmoid函数),g(z)图像如下图所示,从零开始慢慢增加至1,并逐渐逼近1。现在可以进一步理解,这个假设函数何时会将y预测为1,什么时候又将y预测为0,并且可以更好地理解这个假设函数的形状,特别是当我们的数据有多个特征的时候。 那么什么时候 将大于或等于0.5呢?我们最终预测y=1,看sigmoid函数的曲线图,只要z大于或...
为了简化讨论,忽略下标 i,m = 1,以 y-f(x) 为横坐标,MAE 为纵坐标,绘制其损失函数的图形: 直观上来看,MAE 的曲线呈 V 字型,连续但在 y-f(x)=0 处不可导,计算机求解导数比较困难。而且 MAE 大部分情况下梯度都是相等的,这意味着即使对于小的损失值,其梯度也是大的。这不利于函数的收敛和模型的学习。
在上述代码中,我们使用TensorFlow库构建了一个简单的神经网络模型。模型包含一个具有10个神经元和ReLU激活函数的隐藏层,以及一个输出层。我们使用MAE作为损失函数来评估模型的性能。通过调用model.fit来训练模型,并传入训练数据和标签。训练完成后,我们使用model.predict来对测试数据进行预测。 结论 本文介绍了均方差误差(...
同时因为平方后容易求导数，比取绝对值还要分情况讨论好用。” 但是经过了几年的科研以后，我觉得这样...
（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，...
在这项研究中,我们分别采用基于mmae和mmse预测因子的Laplacian函数模型和高斯函数模型来预测误差,并显示mmae预测因子在编码性能方面优于传统的基于mmse的预测因子,包括加权mmse预测因子。 著录项 来源 《IEICE Transactions on Information and Systems》 |2008年第6期|p.1783-1792|共10页 作者 Yoshihiko HASHID...
使用此存储过程可计算回归预测的平均绝对误差。为了进行计算,对数据应用回归模型时进行的预测将与此数据的实际值进行比较。 权限 此语句的授权标识所拥有的特权必须包括 IDAX_USER 角色。 语法 IDAX.MAE(in parameter_string varchar(32672)) 参数描述 parameter_string ...
可以看到,虽然第6个样本的预测值与实际值相差较大,但由于其他样本的误差较小,整体误差仍然比较小。 sckkit-learn的mean_absolute_error函数介绍 3.3. Metrics and scoring: quantifying the quality of predictions — scikit-learn 1.3.2 documentation sklearn.metrics.mean_absolute_error — scikit-learn 1.3.2 ...
本文搜集整理了关于python中sklearnmetrics mean_absolute_error方法/函数的使用示例。 Namespace/Package: sklearnmetrics 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_...