1.回归损失 平均绝对误差( Mean Absolute Error,MAE ) 如上图L1曲线 概念:也称为Mean Absolute Error,即平均绝对误差(MAE),它衡量的是预测值与真实值之间距离的平均误差幅度,作用范围为0到正无穷。 优点: 收敛速度快,能够对梯度给予合适的惩罚权重,而不是“一视同仁”,使梯度更新的方向可以更加精确。 缺点: ...
polyval(poly, meanp[cutoff:-1]) 计算相对误差: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 error = np.abs(meanp[cutoff + 1:] - fit)/fit 此代码输出以下输出: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Polynomial coefficients [ 0.995542 4.50866543] Absolute mean relative error ...
import numpy as np class loss(object): def mean_absolute_loss(self, y_hat, y, n): # 计算每个样本的绝对误差 absolute_errors = np.abs(y_hat - y) # 对所有样本的绝对误差求和 total_absolute_error = np.sum(absolute_errors) # 计算平均绝对损失 mean_absolute_loss = total_absolute_error /...
目录1.回归损失平均绝对误差( Mean Absolute Error,MAE )均方误差Smooth L1 Loss2.分类损失交叉熵带权重的交叉熵Dice LossFocal Loss损失函数是用于衡量模型所作出的预测离真实值(Ground Truth)之间的偏离程度。 通常,我们都会最小化目标函数,最常用的算法便是“梯度下降法”(Gradient Descent)。俗话说,任何事情必然...
[df.columns[1:-1]], df['Price'], test_size=0.25, random_state=123, ) # train models with AutoML automl = AutoML(mode="Explain") automl.fit(X_train, y_train) # compute the MSE on test data predictions = automl.predict(X_test) print("Test MAE:", mean_absolute_error(y_test, ...
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error 2. 时间序列数据的处理与分析 使用Pandas读取数据，并确保日期列正确解析为时间戳：df = pd.read_csv('path_to_your_data.csv', parse_dates=['date_column'])df.set_index('date_column', inplace=True)#数据清洗与转换 缺失值处理：...
如果这不是默认值,它将被传递(在特殊情况下是空数组)到底层数组的mean函数中。如果数组是子类,并且mean没有 kwargkeepdims,这将引发 RuntimeError。 interpolationstr,可选 方法关键字参数的不推荐名称。 自版本 1.22.0 起不推荐使用。 返回: percentilescalar or ndarray ...
np.mean(diff / (np.abs(pred) + np.abs(true)))# 打印相关评价指标# MSEprint('MSE: %6.2f' % metrics.mean_squared_error(Ytest, pred))# RMSEprint('RMSE: %6.2f' % np.sqrt(metrics.mean_squared_error(Ytest, pred)))# MAEprint('MAE: %6.2f' % metrics.mean_absolute_error(Ytest, ...
zeros<->zeroseye<->eyeones<->onesmean<->meanwhere<->findsort<->sortsum<->sum其他数学运算:sin,cos,arcsin,arccos,log等 此外,可以通过help(dir(numpy))查看numpy包中的函数: ['ALLOW_THREADS', 'AxisError', 'BUFSIZE', 'CLIP', 'ComplexWarning', 'DataSource', 'ERR_CALL', 'ERR_DEFAULT', ...
AssertionError: Arrays are not equal Mismatched elements: 1 / 3 (33.3%) Max absolute difference: 4.4408921e-16 Max relative difference: 1.41357986e-16 x: array([1\. , 3.141593, nan]) y: array([1\. , 3.141593, nan]) 对于这些情况,请使用 assert_allclose 或nulp(浮点数值的数量)函数...