metrics.mean_squared_error

metrics.mean_squared_error是一种衡量模型预测结果与真实值差异的评估指标，通常用于回归问题。它计算预测值与真实值之间的均方误差，即将预测值与真实值的差值平方后求平均值。均方误差越小，表示模型预测结果与真实值越接近。

相关问题

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

当处理大型数据集时，计算一些评估指标可能会导致内存不足错误。为了优化这段代码，你可以采取以下措施：

1. 分批计算：将验证集分成小批次进行评估，而不是一次性计算所有指标。这样可以减少内存的使用量。示例代码如下：

batch_size = 1000
num_batches = len(Y_validation) // batch_size

mae = 0
mse = 0
rmse = 0
r2 = 0

for i in range(num_batches):
    start_idx = i * batch_size
    end_idx = (i + 1) * batch_size
    
    batch_Y_validation = Y_validation[start_idx:end_idx]
    batch_y_pred = y_pred[start_idx:end_idx]
    
    mae += metrics.mean_absolute_error(batch_Y_validation, batch_y_pred)
    mse += metrics.mean_squared_error(batch_Y_validation, batch_y_pred)
    r2 += metrics.r2_score(batch_Y_validation, batch_y_pred)

mae /= num_batches
mse /= num_batches
rmse = np.sqrt(mse)
r2 /= num_batches

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。示例代码如下：

mae = metrics.mean_absolute_error(Y_validation, y_pred)
print('Mean Absolute Error:', mae)
del mae

mse = metrics.mean_squared_error(Y_validation, y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)
del mse

rmse = np.sqrt(metrics.mean_squared_error(Y_validation, y_pred))
print('Root Mean Squared Error:', rmse)
del rmse

r2 = metrics.r2_score(Y_validation, y_pred)
print('R2 =', r2)
del r2

通过这些优化措施，你应该能够减少内存的使用，从而避免出现内存不足错误。

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()

这段代码定义了两个函数，分别是evaluation_metrics和graph。

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-Predicted图像，其中使用了matplotlib库来绘制散点图和参考直线。该函数接受一个参数model，用于指定模型的名称，绘制完成后将图像保存为tif格式并显示出来。