Method/Function: mean_squared_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 test_regression(): from numpy.random import rand x = rand(40,1) # explanatory variable y = x*x*x+rand(40,1)/5 # depentend variable from sklearn....
我会回答：“因为做回归的时候的我们的残差有正有负，取个平方求和以后可以很简单的衡量模型的好坏。
百度试题 题目sklearn 中用来评估回归模型的指标有()? A.mean_absolute_errorB.mean_squared_errorC.f1_scoreD.r2_score相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,D 反馈 收藏
*np.sqrt(mean_squared_error(YTest,y_pred_test)*len(YTest)/(values_TM[1, 0] * values_TM[1, 1]))/(89.7) print("mean squared error test", mse_error_test ) if score=="mean_squared_error": new_loss = mean_squared_error(YTest,y_pred_test) elif score== "mean_absolute_error":...
同时因为平方后容易求导数，比取绝对值还要分情况讨论好用。” 但是经过了几年的科研以后，我觉得这样...