>>> 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]...
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,...
predict(x_test_current_tmp) if len(values_TM)!=0: abs_error_train = 100.*mean_absolute_error(YTrain,y_pred_train)*len(YTrain)/(89.7* values_TM[0, 0] * values_TM[0,1]) print("abs train", abs_error_train) abs_error_test = 100.*mean_absolute_error(YTest,y_pred_test)*len...
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...
sklearn.metrics.mean_absolute_error 注意多维数组 MAE 的计算方法 * >>>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 = [[...
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...
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
这是因为在 sktime 依赖项中使用了来自 sklearn 的私有方法。由于 sklearn 更新为 1.1.0，这个私有...
mean_squared_error(y_test, predictions) mean_absolute_error = skmetrics.mean_absolute_error(y_test, predictions) result = {'mean_squared_error': mean_squared_error, 'mean_absolute_error': mean_absolute_error} return result Example #11
1. KNN模型 确定距离度量方法（如欧氏距离） 根据 K 个最近的距离的邻居样本，选择策略做出预测 模型...