#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()
时间: 2024-04-19 17:26:28 浏览: 11
这段代码建立了一个评价指标函数`evaluation()`,用于评估回归模型的性能。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,然后计算预测结果与真实值`y`之间的MAE,并将结果打印出来。
接下来,使用`evaluation()`函数评估了随机森林回归模型`random_model`在测试集上的性能,并将预测值和真实值进行可视化比较。通过`plt.plot()`函数绘制了预测值和真实值的折线图,并通过`plt.legend()`函数添加图例,最后使用`plt.show()`显示图像。
这样可以直观地观察模型在测试集上的预测效果,并对比真实值和预测值之间的差异。
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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_absolute_error 这段代码什么意思
这段代码是用于导入sklearn.metrics模块中的mean_absolute_error函数。该函数是用于计算预测值与真实值之间的平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE),是回归模型评估指标之一。
在使用该函数时,需要提供两个参数,分别是y_true和y_pred,分别表示真实值和预测值。函数会计算出它们之间的平均绝对误差,并将结果返回。
在使用机器学习模型进行回归任务时,可以使用该函数来评估模型的预测准确度,以便在不同的模型之间进行比较和选择。