python指数回归

引用:python的sklearn.metrics中包含一些损失函数，评分指标来评估回归模型的效果。主要包含以下几个指标：n_squared_error,mean_absolute_error,explained_variance_score和r2_score。其中，explained_variance_score(解释方差分)是适用于目标实现指数增长的情况，例如人口数量、一种商品在几年时间内的平均销量等。这个指标可以用来衡量模型对目标值的解释能力，它消除了样本数量和特征数量的影响。另外，还有一个指标是Median absolute error（中位数绝对误差），它可以用来衡量模型预测值与真实值之间的中位数误差。

所以，如果你想使用Python进行指数回归，你可以使用explained_variance_score来评估模型对目标值的解释能力，并使用Median absolute error来评估模型预测值与真实值之间的中位数误差。这两个指标可以帮助你判断模型的性能和准确性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [七、回归——回归预测的评价指标（附python代码）](https://blog.csdn.net/weixin_39541558/article/details/80705006)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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