>>> 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]...
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...
>>>fromsklearn.metricsimportmean_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]]>>>mean_absolute_error(y_true, y...
>>> 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]...
sklearn.metrics.mean_absolute_percentage_error函数的参数如下: y_true:形状为(n_samples,)或(n_samples, n_outputs)的数组,表示真实的目标值。 y_pred:形状为(n_samples,)或(n_samples, n_outputs)的数组,表示估计的目标值。 sample_weight:形状为(n_samples,)的数组,表示样本权重,默认为None。 multioutp...
mean_absolute_error #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] print(mean_absolute_error(y_true,y_pred)) y_true=[[0.5,1],[-1,1],[7,-6]] y_pred=[[0,2],[-1,2],[8,-5]] ...
第二种方式:metrics 宏平均比微平均更合理,但也不是说微平均一无是处,具体使用哪种评测机制,还是要取决于数据集中样本分布。 宏平均(Macro-averaging),是先对每一个类统计指标值,然后在对所有类求算术平均值。 微平均(Micro-averaging),是对数据集中的每一个实例不分类别进行统计建立全局混淆矩阵,然后计算相应指...
from sklearn.metrics import mean_absolute_error as MAE 2、交叉验证中的scoring 这里的scoring="neg_mean_squared_error",代表负值形式的均方误差。因为均方误差本身是一种误差,作为评判标准,sklearn中用负值反应这是一种模型的损失。 误差=0.55,与上面的MSE=0.53差不多。 score = cross_val_score(regr,x,y...
其中,分类问题的评估指标包括准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)、F1分数(F1-score)、ROC曲线和AUC(Area Under the Curve),而回归问题的评估指标包括均方误差(mean squared error,MSE)、均方根误差(root mean squared error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和R2评分等。
此外，回归问题的正确指标是均方误差、均值绝对误差和 R 平方值。默认情况下，regressor.score（X_test，...