1.1 R2求解方式一---从metrics调用r2_socre AI检测代码解析 from sklearn.metrics import r2_score r2 = r2_score(y_true=y_test,y_pred=y_pre) r2 1. 2. 3. AI检测代码解析 0.5439247940652986 1. 1.2 R2求解方式二---从模型调用score AI检测代码解析 r2 = linear.score(x_test,y_test) r2 1. 2...
使用sklearn.metrics.mean_squared_error函数来计算MSE。 然后对MSE取平方根得到RMSE。 或者直接使用numpy库中的函数进行计算(虽然sklearn提供了更直接的接口)。 使用sklearn的方法: python rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred)) print("RMSE using sklearn:", rmse) 使用numpy直接计算的方法...
MAE(y_true, y_pred)# 0.5 二、均方误差 MSE 均方误差(MSE)同样是衡量预测值与真实值之间的差距。 # 测试数据y_true = [3, -0.5,2,7] y_pred = [2.5,0.0,2,8]# sklearnfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorprint(mean_squared_error(y_true, y_pred))# 0.375# 自定义importpandasaspdimpo...
MAE(y_true, y_pred)# 0.5 二、均方误差 MSE 均方误差(MSE)同样是衡量预测值与真实值之间的差距。 # 测试数据y_true = [3, -0.5,2,7] y_pred = [2.5,0.0,2,8]# sklearnfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorprint(mean_squared_error(y_true, y_pred))# 0.375# 自定义importpandasaspdimpo...
1.1 R2求解方式一---从metrics调用r2_socre from sklearn.metrics import r2_score r2 = r2_score(y_true=y_test,y_pred=y_pre) r2 0.5439247940652986 • 1 1.2 R2求解方式二---从模型调用score r2 = linear.score(x_test,y_test) r2 • 1 • 2 0.5439247940652986 1.3 R2求解方式二---交叉验证...
from sklearn.metricsimportmean_squared_error #均方误差 from sklearn.metricsimportmean_absolute_error #平方绝对误差 from sklearn.metricsimportr2_score#Rsquare 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #调用 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
# 我们的回归方程如下: # y_pred = 2.5x-2.0 from sklearn.metrics import mean_squared_error y =[1, 2, 3, 6] y_pred =[0.5, 3, 3, 5.5] 在这里插入图片描述 #由sklearn计算的均方根 mse1 = math.sqrt(mean_squared_error(y, y_pred)) print('Root mean square error', mse1) # 另一...
Scikit-learn中的各种衡量指标 AI检测代码解析 from sklearn.metrics import mean_squared_error #均方误差 from sklearn.metrics import mean_absolute_error #平方绝对误差 from sklearn.metrics import r2_score#R square #调用 mean_squared_error(y_test,y_predict) ...
from sklearn.metricsimportr2_score#Rsquare #调用mean_squared_error(y_test,y_predict)mean_absolute_error(y_test,y_predict)r2_score(y_test,y_predict) 【1】回归评价指标MSE、RMSE、MAE、R-Squared(https://blog.csdn.net/skullFang/article/details/79107127) ...
1> 直接用 sklearn 中的方法计算 rmse 和 mae importnumpy as npfromsklearn.metricsimportmean_squared_error, mean_absolute_error#根均方误差(RMSE)np.sqrt(mean_squared_error(y_true,y_pred))#平均绝对误差(MAE)mean_absolute_error(y_true, y_pred) ...