neg_mean_squared_error
时间: 2023-04-19 18:01:14 浏览: 461
neg_mean_squared_error 是负的均方误差,常用来衡量回归模型的预测精度。公式为:-1/n * Σ(y_i - y_i^)^2, 其中 n 为样本数量, y_i 为真实值, y_i^ 为预测值。
相关问题
neg_mean_squared_error越大越好还是
同样不正确。neg_mean_squared_error是负均方误差(Negative Mean Squared Error)的意思,它的取值范围是负无穷到0。在Python中,sklearn.metrics.neg_mean_squared_error越接近0越好。因为负均方误差越接近0,说明预测结果与真实值的偏差越小,模型的预测精度越高。
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对于XGBoost回归问题,以下指标适合用于评估模型性能:
- explained_variance:解释方差
- neg_mean_absolute_error:负均绝对误差
- neg_mean_squared_error:负均方误差
- neg_mean_squared_log_error:负对数均方误差
- neg_median_absolute_error:负中值绝对误差
- r2:R平方值
这些指标可以通过scikit-learn库中的相关函数来计算。例如,使用neg_mean_absolute_error函数计算负均绝对误差:
```python
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
# 假设y_true是真实值,y_pred是模型预测值
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
neg_mae = -mae
```
你可以根据需要选择适当的指标进行评估。请注意,这些指标适用于回归问题,不适用于分类问题。