2)平均绝对误差(MeanAbsoluteError, MAE): :平均绝对误差。 :第 个实际值与预测值的绝对误差。 :第 个实际值。 :第 3)均方误差(Mean Squared Error, MSE): 均方差用于还原平方失真度,它避免了正负误差不能相加的问题。由于对误差 4)均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE): 均方误差的平方根,代表了预...
>>> from sklearn.metrics import mean_absolute_error >>> y_true = [3, -0.5, 2, 7] >>> y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8] >>> mean_absolute_error(y_true, y_pred) 0.5 >>> y_true = [[0.5, 1], [-1, 1], [7, -6]] >>> y_pred = [[0, 2], [-1, 2], [8, -5]...
from sklearn import metrics x=[1,2,3,4] y=[1.2,3.4,1.4,-1] metrics.mean_absolute_error(x,y) #2.05 x=np.array([[1,2],[3,2],[5,4]]) x #array([[1, 2], [3, 2], [5, 4]]) y=np.array([[0.8,1.2],[3.1,3.2],[1.3,4.6]]) y #array([[0.8, 1.2], [3.1, 3.2]...
sklearn中拟合结果的评价指标 在sklearn中包含四种评价尺度,分别为mean_squared_error、mean_absolute_error、explained_variance_score 和 r2_score。 1、均方差(mean-squared-error) 2、平均绝对值误差(mean_absolute_error) 3、可释方差得分(explained_variance_score) explained variation measures the proportion to...
predict(low_areas) high_error=mean_absolute_error(high_areas_crime,high_crime) low_error=mean_absolute_error(low_areas_crime,low_crime) print high_error,low_error, ((high_error+low_error)/2) 浏览完整代码 来源:main.py 项目:manugarri/Data_Science 示例3 def make_model(data,tc): train_...
mean_absolute_error:平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE),用于评估预测结果和真实数据集的接近程度的程度 ,其其值越小说明拟合效果越好。 mean_squared_error:均方差(Mean squared error,MSE),该指标计算的是拟合数据和原始数据对应样本点的误差的 平方和的均值,其值越小说明拟合效果越好。 r2_score:判定系数,...
这个代码示例会打印一个有效选项列表,并使用'neg_mean_absolute_error'作为评分参数传给make_scorer()函数。
在sklearn中包含四种评价尺度,分别为mean_squared_error、mean_absolute_error、explained_variance_score 和 r2_score。做回归分析,最常用的误差主要有均方误差根(RMSE)和R-平方(R2)。 #导入相应的函数库fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForest...
mean_absolute_percentage_error(MAPE)是一种回归损失函数,用于衡量预测值与真实值之间的相对误差。它计算的是预测值与真实值之差的绝对值相对于真实值绝对值的平均百分比。需要注意的是,尽管名字中包含“百分比”,但输出值并不在[0, 100]的范围内,而是一个可以任意高的浮点数,尤其是当真实值很小或预测值与真实...
2、 平均绝对误差(Mean absolute error) from sklearn.metrics import mean_absolute_error y_true = [3, -0.5, 2, 7] y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8] mean_absolute_error(y_true, y_pred) 1. 2. 3. 4. 3、 均方误差(Mean squared error) ...