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)...
51CTO博客已为您找到关于python mean_absolute_error那个库的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及python mean_absolute_error那个库问答内容。更多python mean_absolute_error那个库相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成
* Added mean absolute error in linear regression * [pre-commit.ci] auto fixes from pre-commit.com hooks for more information, see https://pre-commit.ci * Code feedback changes * [pre-commit.ci] auto fixes from pre-commit.com hooks for more information, see https://pre-commit.ci * ...
test_raw_yhat = target_transformer.r_transform(regressor.predict(test_X.toarray()))print'evaluate error metrics ...'train_error = metrics.mean_absolute_error(train_raw_y, train_raw_yhat) test_error = metrics.mean_absolute_error(test_raw_y, test_raw_yhat)print'Train error: ', train_erro...
mean_absolute_error( y_true, y_pred ) 参数 y_true 基本事实值。形状 = [batch_size, d0, .. dN]。 y_pred 预测值。形状 = [batch_size, d0, .. dN]。 返回 平均绝对误差值。形状 = [batch_size, d0, .. dN-1]。 loss = mean(abs(y_true - y_pred), axis=-1) 单机使用: y_true...
print(mean_absolute_error(y_true, y_pred)) # (0.5 * 0.3 + 1 * 0.7) = 0.85 print(mean_absolute_error(y_true, y_pred, multioutput=[0.3, 0.7])) 输出: 0.5 [0.5 1. ] 0.75 0.85 案例2 from sklearn.linear_model import LinearRegression ...
这个错误通常发生在使用 sklearn.metrics.make_scorer() 时。在该函数中,'mean_absolute_error'被用作评分函数参数。然而,有时候,你会遇到属性错误,提示你这个不是个有效的评分参数。 例如,以下代码示例中的 'mean_absolute_error' 就不是一个有效的评分参数: ...
Method/Function: mean_absolute_error 导入包: sklearnmetrics 每个示例代码都附有代码来源和完整的源代码,希望对您的程序开发有帮助。 示例1 def run_GAM(X, Y, get_importance=False, n_splines=20, folds=10): # set up GAM formula = s(0, n_splines) for i in range(1, X.shape[1]): formul...
代码中的问题是，当您编译模型时，您没有添加特定的“mae”指标。如果你想在代码中添加'mae'指标，你...
📜 ValueError:“mean_absolute_error”不是有效的评分值.使用 sorted(sklearn.metrics.SCORERS.keys()) 获取有效选项. - Python 代码示例 主页Python代码用例 ValueError:“mean_absolute_error”不是有效的评分值.使用 sorted(sklearn.metrics.SCORERS.keys()) 获取有效选项. - Python 代码示例...