怎么导入sklearn.metrics

可以使用以下代码导入sklearn.metrics：

from sklearn.metrics import *

这将导入sklearn.metrics模块的所有函数和类，包括常用的评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1值等）。如果只需要特定的函数或类，可以使用以下方式导入：

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score

这将只导入accuracy_score、precision_score和recall_score函数。

相关问题

如何正确导入sklearn.metrics

您好，可以使用以下代码进行正确导入sklearn.metrics：

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

这样就可以导入sklearn.metrics中的accuracy_score、precision_score、recall_score、f1_score等函数了。如果还有其他问题可以继续问我哦。

sklearn.metrics导入MAE

在scikit-learn库中，要导入计算MAE（均方误差）的工具，你需要使用`sklearn.metrics`模块下的`mean_absolute_error()`函数。这个函数用于计算两个数组元素间绝对误差的平均值，通常用于模型评估。

以下是一个简单的例子：

from sklearn import metrics

# 假设你已经有了实际值（y_true）和预测值（y_pred）
y_true = [1, 2, 3, 4, 5]  # 实际结果列表
y_pred = [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5]  # 预测结果列表

mae = metrics.mean_absolute_error(y_true, y_pred)
print("Mean Absolute Error (MAE):", mae)

这里的`metrics.mean_absolute_error()`就是你需要使用的函数，它可以直接返回MAE的数值。