cannot import name 'root_mean_squared_error' from 'sklearn.metrics' (D:\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)
时间: 2023-10-30 16:06:53 浏览: 240
这个错误提示意味着在 sklearn.metrics 中无法导入 root_mean_squared_error 函数。这个函数在较旧的版本中可能不存在,您可以尝试升级 scikit-learn 库并再次导入此函数:
```
pip install -U scikit-learn
from sklearn.metrics import mean_squared_error
```
如果问题仍然存在,您可以尝试使用以下代码导入函数:
```
from sklearn.metrics import make_scorer
import numpy as np
def rmse(y_true, y_pred):
return np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred))
rmse_score = make_scorer(rmse)
```
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解释代码from math import sqrt from datetime import datetime from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error
这段代码导入了一些需要使用的模块或函数,分别是:
- `sqrt`函数:来自`math`模块,用于计算平方根。
- `datetime`类:来自`datetime`模块,用于处理日期和时间相关的操作。
- `mean_absolute_error`函数:来自`sklearn.metrics`模块,用于计算平均绝对误差。
- `mean_squared_error`函数:来自`sklearn.metrics`模块,用于计算均方误差。
通过导入这些模块和函数,代码可以使用它们提供的功能来进行数学计算(如平方根),处理日期时间数据,以及计算回归模型的评估指标(如平均绝对误差和均方误差)。
from sklearn.metrics import mean_squared_error,r2_score
引用\[2\]中提到了从sklearn.metrics中导入了mean_squared_error和r2_score两个函数。这两个函数是用来评估回归模型性能的常用指标。mean_squared_error用于计算均方误差,r2_score用于计算决定系数。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【机器学习】快速入门简单线性回归 (SLR)](https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/124089669)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [sklearn实践之——计算回归模型的四大评价指标(explained_variance_score、mean_absolute_error、mean_...](https://blog.csdn.net/Together_CZ/article/details/84798481)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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