单一指标可能不足以全面评估模型性能,建议结合多种指标进行评估,例如MAE(平均绝对误差)、RMSE(均方根误差)等。 # 计算MAE mae = np.mean(np.abs(y_true - y_pred)) print(f'MAE: {mae}') 计算RMSE rmse = np.sqrt(mse) print(f'RMSE: {rmse}') 4. 交叉验证 为了避免过拟合,建议使用交叉验证技术。
5. 然后,我们计算MAE, MSE 和 R2: AI检测代码解析 fromsklearn.metricsimportmean_absolute_error,mean_squared_error,r2_score mae=mean_absolute_error(y_test,predictions)mse=mean_squared_error(y_test,predictions)r2=r2_score(y_test,predictions)print("MAE:",mae)print("MSE:",mse)print("R2:",r2)...
2.4 平均绝对误差MAE 2.4.1 平均绝对误差MAE公式 2.4.2 平均绝对误差MAE特点 鲁棒性强:MAE对异常值不敏感,因为它是误差的绝对值的均值,不受误差的正负影响 平均性质:MAE是误差的绝对值的均值,因此可以提供对模型预测误差的平均量化度量 无平方项:与MSE和RMSE不同,MAE不涉及平方项,因此不会放大较大误差的影响,对...
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: ###...
1、mean_squared_error(MSE 常用) 2、mean_squared_log_error 3、median_absolute_error 4、mean_absolute_error(MAE) 5、explained_variance_score 6、r2_score 7. score score method of classifiers score method of regressors 实现 场景 经常会遇到对回归问题的评估问题,如何评估回归问题优劣本文整理了sklearn...
(r2)except ValueError:r=np.nanprint('mae:',mae)print('mape:',mape)print('mse:',mse)print('r:',r)print('r2:',r2)print('rmse:',rmse)print('sse:',sse)print('ssr:',ssr)print('sst:',sst)print('count:',count)print('predictionMean:',predictionMean)print('yMean:',yMean)if__...
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...
深度研究:回归模型评价指标R2_score 回归模型的性能的评价指标主要有:RMSE(平方根误差)、MAE(平均绝对误差)、MSE(平均平方误差)、R2_score。但是当量纲不同时,RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏。这就需要用到R2_score,实际使用时,会遇到许多问题,今天我们深度研究一下。
r2 =1-mse/ np.var(y_test)print("mse:",mse," rmse:",rmse," mae:",mae," r2:",r2) AI代码助手复制代码 相关公式 MSE RMSE MAE R2 以上这篇python之MSE、MAE、RMSE的使用就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持亿速云。
(squaredError))#均方误差MSE from math import sqrt print("RMSE = ", sqrt(sum(squaredError) / len(squaredError)))#均方根误差RMSE print("MAE = ", sum(absError) / len(absError))#平均绝对误差MAE targetDeviation = [] targetMean = sum(target) / len(target)#target平均值 for val in ...