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)...
平均绝对误差 python实现 平均绝对误差怎么计算 一、 Mean Absolute Error 平均绝对误差(MAE)也是一种常用的回归损失函数,它是目标值 与预测值 之差绝对值的和,表示了预测值的平均误差幅度,而不需要考虑误差的方向,其公式如下所示: 二、 Mean Square Error 均方误差(MSE)用于计算预测值 与真实值 之间差的平均值,...
(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) 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) (...
(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) 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) (...
(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: ...
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) $$ MSE = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^m (y_i - \hat{y_i})^2 $$ ...
均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE): 填补缺失值减去真实缺失值的平方和,再除以这m个缺失值,再对值进行平方根。这也常用于对线性回归的误差检验。 2. 平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE): 如果(yi-yi)的区间在(0,1)or(-1,0)的话,MRSE会借助此缩小误差结果,如果(yi-yi)的区间在(1,正无穷)...
MAE(Mean Absolute Error,平均绝对误差)是衡量预测值与真实值之间差异的一种方法。它计算的是预测值与真实值之间差的绝对值的平均值。MAE的值越小,表示模型的预测效果越好。与MSE相比,MAE对异常值(即误差较大的值)的惩罚较小。 6. Python代码实现MAE python import numpy as np def mean_absolute_error(y_true...
error = [] # 计算不同k的MAE误差 for i in range(1, 40): error.append(mae) 现在,让我们绘制error: import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.ylabel('Mean Absolute Error') 看着图表,当 K 值为 12 时,似乎最小的平均绝对误差(MAE)值。让我们通过绘制更少的数据来仔细...