sklearn mae
时间: 2023-09-02 07:15:54 浏览: 65
sklearn中的MAE是指均绝对误差(Mean Absolute Error)。它是回归模型中常用的性能度量之一,用于衡量预测值与真实值之间的平均绝对差异。在sklearn中,可以使用`mean_absolute_error`函数来计算MAE。例如:
```python
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
y_true = [1.5, 2.1, 3.8, 4.2, 5.0]
y_pred = [1.8, 2.5, 3.2, 4.0, 4.7]
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
print("MAE:", mae)
```
输出结果为:
```
MAE: 0.48
```
这表示预测值和真实值之间的平均绝对差异为0.48。
相关问题
sklearn MAE
MAE (Mean Absolute Error) 是一个用于评估回归模型的指标,它衡量预测值与真实值之间的平均绝对误差。在 sklearn 中,你可以使用 `sklearn.metrics.mean_absolute_error` 函数来计算 MAE。以下是使用 MAE 的示例代码:
```python
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
# 真实值
y_true = [3, -0.5, 2, 7]
# 预测值
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
# 计算 MAE
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
print(f"MAE: {mae}")
```
运行以上代码,将输出计算得到的 MAE 值。
如何从sklearn中调用mae
在sklearn中,MAE(平均绝对误差)被称为 mean_absolute_error,可以通过以下方式来调用:
```python
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
print("MAE:", mae)
```
其中,y_true和y_pred分别是真实值和预测值的列表,mean_absolute_error函数会返回它们之间的平均绝对误差。