sklearn.metrics.mean_absolute

注意多维数组 MAE 的计算方法 *

>>> 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(y_true, y_pred)
0.75
>>> mean_absolute_error(y_true, y_pred, multioutput='raw_values')
array([0.5, 1. ])
>>> mean_absolute_error(y_true, y_pred, multioutput=[0.3, 0.7])
...
0.85...

In [34]: y_true = np.array([1,2,3,4,5,0,0,0,0,0])                                                          In [35]: y_pred = np.array([1.1,2.2,3.1,4.1,5.1,0,0,0,0,0])                                                In [36]: mean_absolute_error(y_true,y_pred)
Out[36]: 0.05999999999999996In [37]: y_pred = np.array([1.1,2.2,3.1,4.1,5.1])                                                          In [38]: y_true = np.array([1,2,3,4,5])                                                                    In [39]: mean_absolute_error(y_true,y_pred)
Out[39]: 0.11999999999999993

multioutput='raw_values' 给出的是每列的 MAE
multioutput=[0.3, 0.7] 给出的是加了不同权重的每列的MAE

转载于:https://www.cnblogs.com/yaos/p/9878497.html

sklearn.metrics.mean_absolute_error相关推荐

sequential模型编译时的指标设置：sklearn.metrics:指标
sklearn.metrics: Metrics 官网是最好的学习区. See the Model evaluation: quantifying the quality of predictions ...
Python sklearn机器学习各种评价指标——Sklearn.metrics简介及应用示例
Python Sklearn.metrics 简介及应用示例利用Python进行各种机器学习算法的实现时,经常会用到sklearn(scikit-learn)这个模块/库. 无论利用机器学习算法进行 ...
sklearn.metrics 用法详解
1. 用法概览 1.1 分类函数功能 metrics.accuracy_score 准确率 metrics.balanced_accuracy_score 在类别不均衡的数据集中,计算加权准确率 ...
Sklearn.metrics函数
Python Sklearn.metrics 简介及应用示例利用Python进行各种机器学习算法的实现时,经常会用到sklearn(scikit-learn)这个模块/库. 无论利用机器学习算法进行 ...
报错整理：ImportError: cannot import name ‘mean_absolute_percentage_error‘ from ‘sklearn.metrics‘
1 问题描述使用 from sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error y_true = [3, -0.5, 2, 7] y_pred ...
ML之sklearn：sklearn.metrics中常用的函数参数(比如confusion_matrix等 )解释及其用法说明之详细攻略
ML之sklearn:sklearn.metrics中常用的函数参数(比如confusion_matrix等 )解释及其用法说明之详细攻略目录 sklearn.metrics中常用的函数参数 con ...
ImportError: No module named sklearn.metrics
BUG:ImportError: No module named sklearn.metrics 解决方法: 1.查看是否已安装sklearn包 python import sklearn sklea ...
Sklearn.metrics评估方法
文章目录混淆矩阵分类准确率 accuracy 精确率Precision 召回率 recall F1值 Roc曲线.AUC 混淆矩阵混淆矩阵又称误差矩阵,针对预测值和真实值之间的关系,我们可以将样 ...
python计算PR曲线sklearn.metrics.precision_recall_curve
PR曲线实则是以precision(精准率)和recall(召回率)这两个为变量而做出的曲线,其中recall为横坐标,precision为纵坐标.设定一系列阈值,计算每个阈值对应的recall和pr ...

sklearn.metrics.mean_absolute_error

sklearn.metrics.mean_absolute_error相关推荐

最新文章

热门文章