本文简要介绍python语言中 sklearn.metrics.mean_squared_error 的用法。 用法: sklearn.metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred, *, sample_weight=None, multioutput='uniform_average', squared=True) 均方误差回归损失。 在用户指南中阅读更多信息。 参数: y_true:形状为 (n_samples,) 或 (n_samples...
tf.compat.v1.losses.mean_squared_error主要与即刻执行和tf.function兼容。但是,loss_collection参数在即刻执行时会被忽略,并且不会将任何损失写入损失集合。您将需要手动保留返回值或依赖tf.keras.Model损失跟踪。 要切换到本机 TF2 样式,请实例化tf.keras.losses.MeanSquaredError类并改为调用该对象。 到原生 TF2...
Method/Function: mean_squared_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1def test_regression(): from numpy.random import rand x = rand(40,1) # explanatory variable y = x*x*x+rand(40,1)/5 # depentend variable from sklearn.linear_...
squared toe adj. 方头的 Error 误差,错(=ERR)由计算或量测出来的值与理论上正确的值之偏差。由于可确定的特别原因所造成的误差部分,例如一个四舍五入误差,严格的讲这种误差是不可避免而且随时会发生的,又如无限级数所用的近似值也 ERROR 错误,失误,差错[C] harmonic( )mean 调和平均值 harmonic mean...
用法: tf.losses.meanSquaredError(labels, predictions, weights?, reduction?) 参数: labels:这是计算预测差异的实际输出张量。它可以是 tf.tensor、typedArray 或普通数组。 predictions:这是与标签具有相同维度的预测输出张量。它是 tf.tensor 或 typedArray 或普通数组。
用法 tf.keras.metrics.mean_squared_error( y_true, y_pred ) 参数 y_true 基本事实值。形状 = [batch_size, d0, .. dN]。 y_pred 预测值。形状 = [batch_size, d0, .. dN]。 返回 均方误差值。形状 = [batch_size, d0, .. dN-1]。 在计算输入之间的平方距离后,返回最后一维的平均值。
本文简要介绍python语言中 sklearn.metrics.mean_squared_log_error 的用法。 用法: sklearn.metrics.mean_squared_log_error(y_true, y_pred, *, sample_weight=None, multioutput='uniform_average', squared=True) 均方对数误差回归损失。 在用户指南中阅读更多信息。 参数: y_true:形状为 (n_samples,) ...
用法 tf.keras.metrics.MeanSquaredError( name='mean_squared_error', dtype=None) 参数 name(可选)指标实例的字符串名称。 dtype(可选)度量结果的数据类型。 单机使用: m = tf.keras.metrics.MeanSquaredError() m.update_state([[0,1], [0,0]], [[1,1], [0,0]]) ...
用法: dask_ml.metrics.mean_squared_error(y_true: dask_ml._typing.ArrayLike, y_pred: dask_ml._typing.ArrayLike, sample_weight: Optional[dask_ml._typing.ArrayLike] =None, multioutput: Optional[str] ='uniform_average', squared: bool =True, compute: bool =True) → dask_ml._typing.Array...
用法 tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError( name='root_mean_squared_error', dtype=None ) 单机使用: m = tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError() m.update_state([[0, 1], [0, 0]], [[1, 1], [0, 0]]) m.result().numpy() 0.5 m.reset_state() m.update_state([[0, 1], [0,...