np中mean_absolute_error

时间: 2024-05-23 17:10:55 浏览: 53
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`mean_absolute_error`是一种回归模型评估指标，用于度量模型预测结果与实际值之间的平均绝对误差。它的计算方法是将模型预测结果与实际值之间的差值取绝对值，然后将这些差值求平均。具体而言，对于$N$个样本，`mean_absolute_error`的计算公式如下： $$MAE=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}|y_i-\hat{y_i}|$$ 其中，$y_i$表示第$i$个样本的真实值，$\hat{y_i}$表示第$i$个样本的预测值。
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mean_val = np.mean(arr) sum_val = np.sum(arr) max_val = np.max(arr) min_val = np.min(arr) 5. 广播机制 NumPy的广播机制允许不同形状的数组进行算术运算。当数组的维度不匹配时，较小的数组会在缺失的维度...
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def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred): y_true,y_pred = np.array(y_true).ravel(),np.array(y_pred).ravel() return 1-np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) from sklearn.metrics import mean_absolute_error

这段代码中定义了一个计算平均绝对百分比误差(MAPE)的函数mean_absolute_percentage_error，并使用了numpy和sklearn.metrics库。其中，y_true表示真实值，y_pred表示预测值，np.array将它们转换为一维数组，ravel()...

from sklearn import metrics print('Mean Absolute Error:', metrics.mean_absolute_error(Y_validation,y_pred)) print('Mean Squared Error:', metrics.mean_squared_error(Y_validation,y_pred)) print('Root Mean Squared Error:',np.sqrt(metrics.mean_squared_error(Y_validation,y_pred))) print('R2 =',metrics.r2_score(Y_validation,y_pred))请优化

print('Mean Absolute Error:', mae) print('Mean Squared Error:', mse) print('Root Mean Squared Error:', rmse) print('R2 =', r2) 2. 释放内存：在每次计算指标后，手动释放不再需要的变量占用的内存。...

#评价指标函数的建立 from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error def evaluation(model, x, y): ypred = model.predict(x) mae = mean_absolute_error(y, ypred) print("MAE: %.2f" % mae) return ypred predict_y = evaluation(random_model, x_test, y_test) test_y = np.array(y_test) plt.figure(figsize=(10,10)) plt.title('随机森林回归-真实值预测值对比') plt.plot(predict_y, 'ro-', label='预测值') plt.plot(test_y, 'go-', label='真实值') plt.legend() plt.show()

该函数使用了Scikit-learn库中的mean_absolute_error和mean_squared_error函数来计算模型的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（MSE）。 在函数中，首先使用训练好的模型对输入数据x进行预测，然后计算预测结果...

module 'sklearn.metrics' has no attribute 'mean_absolute_percentage_error'

在sklearn.metrics模块中，确实没有名为'mean_absolute_percentage_error'的属性。可能是因为该属性在较新版本的sklearn中才被引入，或者在其他库中被定义。如果您想使用均方根百分比误差指标，可以尝试使用sklearn...

AttributeError: module 'sklearn.metrics' has no attribute 'mean_absolute_percentage_error'

AttributeError: module 'sklearn.metrics' has no attribute 'mean_absolute_percentage_error' 是一个错误提示，意味着在sklearn.metrics模块中没有名为'mean_absolute_percentage_error'的属性。 在Scikit-learn...

解释一下这个代码(ev_t = df_test.drop('meantemp',axis=1) ev_tsy = df_test['meantemp'] lgbm.fit(ev_t,ev_tsy) ts_prd = lgbm.predict(df_test.drop(columns='meantemp',axis=1)) print("平均绝对误差-MAE: ", mean_absolute_error(df_test['meantemp'].values,ts_prd)) print("均绝对百分比误差-MAPE: ", mean_absolute_percentage_error(df_test['meantemp'].values,ts_prd)) print("均方根误差-Rmse: ", np.sqrt(mean_squared_error(df_test['meantemp'].values,ts_prd))) print("R2：",r2_score(df_test['meantemp'].values, ts_prd))

这段代码是一个机器学习模型的评估过程，先从测试数据集中去除目标变量（在这里是平均温度），然后将剩下的特征变量（在这里是其它天气因素）以及目标变量拆分成特征集和目标值集。接着，使用LGBMRegressor这个机器...

from sklearn.datasets import load_boston import numpy as np import pandas as pd data=pd.read_csv('./data_picture/chapter1/boston_house_prices.csv') data.head() from sklearn.model_selection import train_test_split X=data.drop('MEDV',axis=1) y=data['MEDV'] X=X.values y=y.values X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=33,test_size=0.25) from sklearn.preprocessing import StandardScaler ss_X=StandardScaler() scaler_X=ss_X.fit(X_train) X_train=scaler_X.transform(X_train) X_test=scaler_X.transform(X_test) from sklearn.neural_network import MLPRegressor model = MLPRegressor(solver='lbfgs', hidden_layer_sizes=(15,15), random_state=1) model.fit(X_train, y_train) from sklearn.metrics import r2_score,mean_squared_error,mean_absolute_error print('训练集回归评估指标：') model_score1=model.score(X_train,y_train) print('The accuracy of train data is',model_score1) print('测试集回归评估指标：') model_score2=model.score(X_test,y_test) print('The accuracy of test data is',model_score2) y_test_predict=model.predict(X_test) mse=mean_squared_error(y_test,y_test_predict) print('The value of mean_squared_error:',mse) mae=mean_absolute_error(y_test,y_test_predict) print('The value of mean_absolute_error:',mae)解析一下这段代码

9. 从sklearn.metrics模块中导入r2_score、mean_squared_error和mean_absolute_error函数，用于评估模型的性能。 10. 分别使用score()函数计算训练集和测试集的R2得分，并输出结果。 11. 使用predict()函数对测试集...

仿照from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score r_2 = r2_score(test,predict_sunspots) print('Test r_2: %.6f' % r_2)，给出平均绝对百分比误差（MAPE）、平均相对变动值（ARV）和相对均方根误差（RRMSE）的python代码

return np.mean(np.abs(y_true - y_pred) / np.abs(y_true)) def rrmse(y_true, y_pred): """ 计算相对均方根误差 """ return np.sqrt(np.mean(np.square((y_true - y_pred) / y_true))) # 示例 y_true = np....

x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=80#测试集梳理为总数180-100 model=SVC(kernel="linear",random_state=123)#使用线性核（rbf） model.fit(x_train_s,y_train)#模型估计 model.score(x_test_s,y_test)#计算预测准确率 model_rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,linear_pred)) #RMSE，计算训练误差 model_mae = mean_absolute_error(y_test,linear_pred) #MAE，计算平均绝对误差 model_r2 = r2_score(y_test, linear_pred) # R2，准确率 print("The RMSE of RBF_SVR: ", model_rmse) print("The MAE of RBF_SVR: ",model_mae) print("R^2 of RBF_SVR: ",model_r2)NameError Traceback (most recent call last) Input In [38], in <cell line: 1>() ----> 1 model_rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,linear_pred)) #RMSE，计算训练误差 2 model_mae = mean_absolute_error(y_test,linear_pred) #MAE，计算平均绝对误差 3 model_r2 = r2_score(y_test, linear_pred) # R2，准确率 NameError: name 'linear_pred' is not defined ,stratify=y,random_state=0)#

这段代码看起来是机器学习相关的代码，使用了SVM（支持向量机）进行分类或回归。其中使用了train_test_split函数对数据进行拆分，然后使用SVC模型进行拟合和评估，最后...可能是在代码中未定义linear_pred这个变量。

cannot import name 'mean_absolute_percentage_error' from 'sklearn.metrics' (C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

这个错误可能是因为mean_absolute_percentage_error不是sklearn.metrics模块的一部分。在sklearn中，使用平均绝对百分比误差时，可能需要使用自定义函数。可以按照以下步骤来定义该函数： from sklearn....

clf = MLPClassifier(solver='lbfgs', alpha=1e-5, hidden_layer_sizes=(10, 10, 10), random_state=1) clf_trtr.fit(X_train, y_train) clftrtr_trainpred=clf_trtr.predict(X_train) clftrtr_testpred=clf_trtr.predict(X_test) clftrtr_trainR2=r2_score(y_train, clftrtr_trainpred) clftrtr_testpredtrtr_testR2=r2_score(y_test, clftrt_testpred) print('Train R-Squared for trtr is: ',clftrtr_trainR2) print('Test R-Squared for trtr is: ',clftrtr_testR2) clftrtr_trainR=pearsonr(y_train, clftrtr_trainpred) clftrtr_testR=pearsonr(y_test,clftrtr_testpred print('Train R for trtr is: ',clftrtr_trainR) print('Test R for trtr is: ',clftrtr_testR) clftrtr_trainRMSE=np.sqrt(mean_squared_error(y_train, clftrtr_trainpred)) clftrtr_testRMSE=np.sqrt(mean_squared_error(y_testclftrt_testpred) print('Train RMSE for trtr is: ',clftrtr_trainRMSE) print('Test RMSE for trtr is: ',clftrtr_testRMSE) clftrtr_trainMAE=mean_absolute_error(y_train, clftrtr_trainpred) clftrtr_testMAE=mean_absolute_error(y_test,clftrt_testpred print('Train MAE for trtr is: ',clftrtr_trainMAE) print('Test MAE for trtr is: ',clftrtr_testMAE) print('Aplpha20 train is: ', alpha(y_train, clftrtr_trainpred)) print('Aplpha20 test is: ', alpha(y_test,clftrt_testpred) print('MAPE train is: ', MAPE(y_train, clftrtr_trainpred)) print('MAPE test is: ', MAPE(y_test,clftrt_testpred)检查一下代码错误

clf_train_RMSE = np.sqrt(mean_squared_error(y_train, clf_train_pred)) clf_test_RMSE = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, clf_test_pred)) print('Train RMSE for clf is:', clf_train_RMSE) print('Test ...

from sklearn import metrics from sklearn.metrics import r2_score # 拟合优度R2的输出方法一 print ("r2:",lr.score(X_test, y_test)) #基于Linear-Regression()的回归算法得分函数，来对预测集的拟合优度进行评价 # 拟合优度R2的输出方法二 print ("r2_score:",r2_score(y_test, y_hat)) #使用metrics的r2_score来对预测集的拟合优度进行评价 # 用scikit-learn计算MAE print ("MAE:", metrics.mean_absolute_error(y_test, y_hat)) #计算平均绝对误差 # 用scikit-learn计算MSE print ("MSE:", metrics.mean_squared_error(y_test, y_hat)) #计算均方误差 # # 用scikit-learn计算RMSE print ("RMSE:", np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test, y_hat))) #计算均方根误差。详细解释一下这段代码

3. metrics.mean_absolute_error(y_test, y_hat)：使用sklearn.metrics中的mean_absolute_error函数来计算预测值y_hat和目标值y_test的平均绝对误差（MAE），表示预测值和目标值之间的平均差距。 4. ...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn import preprocessing from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error # 读取csv数据 data = pd.read_csv('3c_left_1-6.csv') # 将数据转化为numpy数组 data_np = np.array(data) # 获取数据的行数和列数 rows, cols = data_np.shape # 初始化滤波后数据的数组 data_filtered = np.zeros((rows, cols)) # 对每个方向的信号进行滤波处理 for i in range(cols): # 对信号进行归一化处理 data_normalized = preprocessing.scale(data_np[:, i]) # 定义滤波器大小 filter_size = 5 # 定义滤波器 filter = np.ones(filter_size) / filter_size # 使用卷积运算进行滤波 data_filtered[:, i] = np.convolve(data_normalized, filter, mode='same') # 计算SNR、MSE、PSNR指标 snr = 10 * np.log10(np.sum(data_np ** 2) / np.sum((data_np - data_filtered) ** 2)) mse = mean_squared_error(data_np, data_filtered) psnr = 10 * np.log10(255 ** 2 / mse) print("Signal-to-Noise Ratio (SNR): {:.2f} dB".format(snr)) print("Mean Squared Error (MSE): {:.2f}".format(mse)) print("Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR): {:.2f} dB".format(psnr)) data = {'SNR': [snr], 'MSE': [mse], 'PSNR': [psnr]} df = pd.DataFrame(data) df.to_csv('indicator_MAF.csv', index=False) # 将滤波后的数据保存到csv文件中 output = pd.DataFrame(data_filtered) output.to_csv('data_filtered.csv', index=False)如何提高去噪效果

4. 去除异常值：可以去除信号中的异常值，这些异常值可能会对滤波器的效果产生影响。 5. 增加信号采样率：可以增加信号的采样率，以提高信号的精度，从而更好地去除噪声。 6. 增加信号长度：可以增加信号的长度，...

下列代码隐藏层用的函数是什么：import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error 输入自变量和因变量 X = np.array([7.36, 7.37, 7.37, 7.39, 7.4]).reshape(-1, 1) y = np.array([7.37, 7.37, 7.39, 7.4, 7.41]) 创建并训练人工神经网络模型 model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(12, 12), activation='relu', solver='adam') model.fit(X, y) 预测新的自变量对应的因变量 X_new = np.array([7.41]).reshape(-1, 1) y_pred = model.predict(X_new) print("预测值:", y_pred)

在代码中，参数activation='relu'指定了使用ReLU作为激活函数。 ReLU是一种常用的激活函数，它将负输入值设为0，将正输入值保持不变。具体而言，ReLU函数定义为：f(x) = max(0, x) 在给定的代码中，隐藏层使用了...

def try_different_method(model,f_): model.fit(x_train[f_],y_train) y_predict = model.predict(x_test[f_]) y_predict1 = model.predict(x_train[f_]) print('训练集评价指标：') print( 'MAE值为: ', '%.4f'%float(mean_absolute_error(y_train,y_predict1)),\ 'RMSE值为:',' %.4f'%float(np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_train, y_predict1))),\ 'MAPE值为:', '%.4f'%float(np.mean(abs((y_train- y_predict1)/y_train))),\ 'R方值为: ', '%.4f'%float(metrics.r2_score(y_train, y_predict1)))

这是一个用于评估机器学习模型性能的函数，其中参数model是一个已经实例化的机器学习模型，f_是用于训练和测试的特征向量。函数首先使用训练集(x_train和y_train)对模型进行训练，然后使用测试集(x_test)对模型进行...

下列这个代码是否用了三层网络：import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error # 输入自变量和因变量 X = np.array([7.36, 7.37, 7.37, 7.39, 7.4]).reshape(-1, 1) y = np.array([7.37, 7.37, 7.39, 7.4, 7.41]) # 创建并训练人工神经网络模型 model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(12, 12), activation='relu', solver='adam') model.fit(X, y) # 预测新的自变量对应的因变量 X_new = np.array([7.41]).reshape(-1, 1) y_pred = model.predict(X_new) print("预测值:", y_pred)

隐藏层的数量和每个隐藏层中神经元的数量由参数hidden_layer_sizes=(12, 12)指定。这里的(12, 12)表示有两个隐藏层，每个隐藏层包含12个神经元。 因此，对于给定的代码，该模型使用了三层神经网络结构。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import metrics #定义评估回归性能函数 def evaluation_metrics() : print("Mean Absolute Error:",metrics.mean_absolute_error(y_test,y_test_pred)) print("Mean Squared Error:",metrics.mean_squared_error(y_test,y_test_pred)) print("Root Mean Squared Error:",np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test,y_test_pred))) print("r2_score : ",str(metrics.r2_score(y_test,y_test_pred))) #定义绘制Expermental-Predicted图像的函数 def graph(model) : plt.grid(True) plt.plot([1,12],[1,12],color='darkgrey',lw=3) plt.scatter(y_train,y_train_pred,color='c') plt.scatter(y_test,y_test_pred,color='salmon') plt.xlabel("Expermental Values",fontsize=14,fontweight='bold') plt.ylabel("Predicted Values",fontsize=14,fontweight='bold') plt.xlim(1,12) plt.ylim(1,12) plt.title(str(model),fontweight='bold') plt.savefig(str(model)+ "_test.tif",dpi=500) plt.show()

evaluation_metrics函数用于评估回归性能，其中使用了sklearn库中的mean_absolute_error、mean_squared_error、r2_score等函数来计算预测值与实际值之间的差距，并输出结果。 graph函数用于绘制Expermental-...

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爱心援助动态网页教程：前端开发实战指南

资源摘要信息:"HTML+CSS+JS+JQ+Bootstrap的爱心援助传播动态响应式网页.7z" 本资源文件是一套包含HTML、CSS、JavaScript、jQuery以及Bootstrap框架的前端开发套件，用于构建动态响应式的网页。资源名称表明其应用场景是面向爱心援助传播项目，强调了动态性和响应式设计的重要性。这不仅仅是一个简单的代码包，而是包含实战应用、详尽注释和框架特性的系统学习材料。 知识点详述： 1. HTML：超文本标记语言（HyperText Markup Language）是构建网页骨架的基石。HTML通过一系列的标签（tags）来定义网页内容的结构和类型，如段落、图片、链接等。在本资源中，HTML用于搭建信息架构，定义网页的基本内容和元素布局。 2. CSS：层叠样式表（Cascading Style Sheets）是用于设置网页样式的语言。CSS负责网页的外观和视觉表现，包括颜色、字体、布局等。通过CSS，开发者能够将网页设计转化为可视化界面，增强用户体验。资源中的CSS将专注于塑造视觉风格，让网页内容更加美观和专业。 3. JavaScript：是一种脚本语言，能够在浏览器中执行，实现网页的动态效果。JavaScript是网页交互的灵魂，通过JavaScript可以实现表单验证、动态内容更新、动画效果等功能。在本资源中，JavaScript将与jQuery结合使用，以简化DOM操作，提高开发效率。 4. jQuery：是一个快速、小巧、功能丰富的JavaScript库。jQuery通过封装大量的JavaScript操作，简化了DOM操作、事件处理、动画和Ajax交互等，使得开发者可以更加高效地编写JavaScript代码。资源中的jQuery将被用来打造动态交互，提升网站的交互体验。 5. Bootstrap：是目前最流行的前端框架之一，它基于HTML、CSS、JavaScript，主要用于响应式布局和界面设计。Bootstrap提供了一套完整的界面组件和栅格系统，可以快速设计出适应不同屏幕尺寸的网页布局。资源中的Bootstrap用以确保网站在各种设备上都能提供良好的用户体验。 实战应用与注释：资源文件中的源码将对每一个关键点进行详细注释，帮助开发者理解代码逻辑和框架机制，从而加速学习和项目开发的进程。注释的详细程度和质量直接关系到学习效果，这也是本资源相较于普通模板或者教程更加有价值的地方。 适用人群：本资源适合于前端开发专业人士提升技能，也适合初学者从零开始构建高质量网站。无论目标是构建个人品牌站点还是开发功能丰富的电子商务平台，本资源都提供了坚实的技术支撑。 深入剖析与灵活运用：开发者在学习本资源时，应当深入剖析每一行代码，理解其背后的逻辑与功能，同时灵活运用各个框架的特性。这将有助于开发者在数字世界中脱颖而出，掌握前端技术的最新趋势，迈出构建卓越网站的第一步。