平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)是衡量模型预测精度的一种常用指标。 在Python中,计算平均绝对误差(MAE)通常使用NumPy库或Scikit-learn库。以下是使用这两种库计算MAE的示例代码: 使用NumPy计算MAE python import numpy as np # 真实值 y_true = np.array([3, -0.5, 2, 7]) # 预测值 y_pred = ...
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)print("均值绝对误差 (MAE):",mae)...
接下来,我们将计算模型的平均绝对误差。 fromsklearn.metricsimportmean_absolute_error mae=mean_absolute_error(y_test,y_pred)print(f'平均绝对误差:{mae}') 1. 2. 3. 4. 通过输出,我们可以得到模型的平均绝对误差,进而评估模型的表现。 甘特图展示项目进度 在实际工作中,使用甘特图可以帮助我们管理项目进度。
在进行回归模型评估时,我们通常会用到均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)这两个指标。以下是它们的具体解释和应用场景: 均方根误差(RMSE) 📈 均方根误差是预测值与实际值之间偏差的平方和的平均值的平方根。它通常用来衡量回归模型的预测精度。RMSE的值越小,说明...
(2) 平均绝对值误差(mean_absolute_error) (3) 可释方差得分(explained_variance_score) Explained variation measures the proportion to which a mathematical model accounts for the variation (dispersion) of a given data set. (4) 中值绝对误差(Median absolute error) ...
平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE) $$ MAE = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^m |(y_i - \hat{y_i})| $$ 其中,$y_i - \hat{y_i}$ 为测试集上真实值-预测值。 MSE均方误差(Mean Squared Error, MSE) $$ MSE = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^m (y_i - \hat{y_i})^2 $$ ...
(1) 均方差(mean_squared_error): (2) 平均绝对值误差(mean_absolute_error): (3) 可释方差得分(explained_variance_score): (4) 中值绝对误差(Median absolute error) (5) R2决定系数(拟合优度) 模型越好:r2→1,模型越差:r2→0。 Sklearn代码调用如下: ...
mae = mean_absolute_error(y_test, y_predict) mse = mean_squared_error(y_test, y_predict) rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_predict)) mape=(abs(y_predict -y_test)/ y_test).mean() r_2=r2_score(y_test, y_predict) ...
#模型选择回归问题性能度量mean_squared_error模型deftest_mean_squared_error(): y_true=[1,1,1,1,1,2,2,2,0,0] y_pred=[0,0,0,1,1,1,0,0,0,0]print("Mean Absolute Error:",mean_absolute_error(y_true,y_pred))print("Mean Square Error:",mean_squared_error(y_true,y_pred))#调用...