neg_mean_squared_error(负均方误差)是均方误差(Mean Squared Error, MSE)的负值。均方误差是衡量模型预测值与真实值之间差异的一种常用指标,而neg_mean_squared_error则是sklearn库在回归任务中为了保持评估指标的一致性(即将损失以负数形式表示)而采用的一种形式。其取值范围是负无穷到0,值越接近0表示模型的预测性...
neg_mean_squared_error中的neg就是negative,即认为所有损失loss都是负数,计算结果为负的mse,因此需要在前面负号。 加负号之后跟下面调用make_scorer中的mean_squared_error计算结果一致。注意cross_val_score中的评价指标是没有 mean_squared_error的。 from sklearn.metrics import make_scorer scores = cross_val_...
从上面可以看到，一个技术都是从萌芽期-膨胀期-低谷期-复苏期-成熟期，我们可以回顾一下所有经历过的...
自动化机器学习（AutoML）是一种通过自动化流程来构建、训练和部署机器学习模型的方法。XGBoost作为一种...