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)...
均方误差(Mean Square Error,MSE) 平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE) 均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE) 均方对数误差(Mean Squared Log Error) 平均相对误差(Mean Relative Error,MAE) 这次讲一下平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)的原理介绍及MindSpore的实现代码。 一. 平均绝对误差(Mean Absol...
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) return mse, rmse, mae, mape 构建ma1模型: ###...
(Mean Absolute Error, MAE) 3.1 定义 平均绝对误差(MAE)是另一种常用的损失函数,用于衡量预测值与真实值之间的差异。它的数学定义如下: 其中, 是真实值, ^^ 是预测值, 是样本数量。 3.2 直观理解 平均绝对误差可以被直观地理解为预测值和真实值之间的“距离”。不同于均方误差,它不会对差异进行平方,因此不...
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观察图表,确认一下: python plt.figure(figsize=(12, 6)) 您还可以使用内置的 min() 函数(适用于列表)获取最小误差及其索引,或将列表转换为 NumPy 数组并使用 argmin() 函数...
(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: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
# evaluate predictionsscore = mean_absolute_error(y_test, yhat)print('Blending MAE: %.3f' % score) 把这些结合在一起,下面列出了用于合成回归预测建模问题的混合集成的完整示例。 # evaluate blending ensemble for regressionfrom numpy import hstackfrom sklearn.datasets import make_regressionfrom sklearn...
mean_squared_error(y_true, y_pred) # ***中值绝对误差(Median absolute error)*** fromsklearn.metrics import median_absolute_error y_true = [3, -0.5, 2, 7] y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8] median_absolute_error(y_true, y_pred) # ***R方值,确定系数*** from...
ndarray): prediction Returns: float: mean absolute error between observed and simulated values """ obs = pre.flatten() pre = pre.flatten() return np.mean(np.abs(pre - obs)) 4. RMSE 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def RMSE(obs, pre): """ Root mean squared error...