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。
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。
这是因为sklearn在计算模型评估指标的时候, 会考虑指标本身的性质,均方误差本身是一种误差,所以被sklearn划分为模型的一种损失(loss)。在sklearn当中, 所有的损失都使用负数表示,因此均方误差也被显示为负数了。真正的均方误差MSE的数值,其实就是 neg_mean_squared_error去掉负号的数字。 除了MSE,我们还有与MSE类似...
但在sklearn中,虽然均方误差永远为正,但是sklearn当中使用军方误差作为评判标准时,却是计算的‘负均方误差’,这是因为sklearn在计算模型评估指标的时候,会考虑指标本身的性质,均方误差本身是一种误差,所以被sklearn划分为模型的一种损失(loss),因此在sklearn当中,都以负数表示。真正的均方误差MSE的数值,其实就是neg...
所有 scorer objects (记分对象)遵循惯例 higher return values are better than lower return values(较高的返回值优于较低的返回值) 。因此,测量模型和数据之间距离的 metrics (度量),如metrics.mean_squared_error可用作返回 metric (指数)的 negated value (否定值)的 neg_mean_squared_error 。
可以看出,一个数据为正,一个为负,然后不知所措,其实cross_val_score ,GridSearchCV 的参数设置中 scoring = 'neg_mean_squared_error' 可以看出,前边有个 neg ,neg 就是negative 负数的意思,sklearn 在计算模型评估指标的时候,会考虑指标本身的性质,既然是误差那肯定是一种损失 Loss。在 sklearn 中,所有的...
metrics.roc_auc_score Clustering ‘adjusted_rand_score’ metrics.adjusted_rand_score Regression ‘neg_mean_absolute_error’ metrics.mean_absolute_error ‘neg_mean_squared_error’ metrics.mean_squared_error ‘neg_median_absolute_error’ metrics.median_absolute_error ‘r2’ metrics.r2_score本文...
from sklearn.model_selection import cross_val_scorescores = cross_val_score(estimator=my_pipeline, X=X, y=y, cv=5,scoring = "neg_mean_absolute_error") 这里我来简单解释一下里面的参数,首先它也是来自于sklearn.model_selection这个模块的,estimator代表的是咱们定义的模型(未训练过的),X,y分别代表...
Clustering ‘adjusted_rand_score’ metrics.adjusted_rand_score Regression ‘neg_mean_absolute_error’ metrics.mean_absolute_error ‘neg_mean_squared_error’ metrics.mean_squared_error ‘neg_median_absolute_error’ metrics.median_absolute_error ‘r2’ metrics.r2_score 来源:网络智能...
差“(neg_mean_squared_error)。这是因为sklearn在计算模型评估指标的时候,会考虑指标本身的性质,均 方误差本身是一种误差,所以被sklearn划分为模型的一种损失(loss), 因此在sklearn当中,都以负数表示。真正的 均方误差MSE的数值,其实就是neg_mean_squared_error去掉负号的数字。