理论部分：RMSE、MAE等误差指标整理_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

1 sklearn.metrics.mean_squared_error

sklearn.metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred, *, sample_weight=None,multioutput='uniform_average', squared=True)

1.1 主要参数

y_true	正确值
y_pred	预测值
squared	如果是True，那么就是MSE；否则是RMSE

1.2 使用举例

from sklearn.metrics import mean_squared_error
y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
mean_squared_error(y_true, y_pred)
#0.375

2 sklearn.metrics.mean_absolute_error

sklearn.metrics.mean_absolute_error(y_true, y_pred, *, sample_weight=None, multioutput='uniform_average')

2.1 主要参数

y_true	正确值
y_pred	预测值

2.2 使用举例

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

3 sklearn.metrics.mean_absolute_percentage_error

sklearn.metrics.mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred, sample_weight=None, multioutput='uniform_average')

3.1 主要参数

y_true	正确值
y_pred	预测值

3.2 使用举例

from sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error
y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred)
#0.3273809523809524

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sklearn 笔记整理：sklearn.mertics

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1.1 主要参数

1.2 使用举例

2 sklearn.metrics.mean_absolute_error

2.1 主要参数

2.2 使用举例

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3.1 主要参数

3.2 使用举例

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