from sklearn.metrics import r2_score,mean_absolute_error mean_absolute_error(df_day,pred)

在这段代码中，你导入了sklearn.metrics库中的r2_score和mean_absolute_error函数。这两个函数用于回归模型的评估。

第二行代码中，你调用了mean_absolute_error函数来计算数据集df_day与模型预测结果pred之间的绝对平均误差（MAE）。MAE是回归模型评估的一种指标，它表示模型预测值与真实值之间的平均差距。

建议你在使用这些函数之前，先检查一下数据格式是否正确，并确保输入的数据是符合函数要求的。

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from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error

这是导入了scikit-learn库中的r2_score和mean_absolute_error模块，用于回归模型评估指标的计算。其中，r2_score用于计算R^2（决定系数）指标，表示模型对数据的拟合程度；mean_absolute_error用于计算平均绝对误差指标，表示模型预测值与真实值之间的平均绝对偏差。

from sklearn.metrics import explained_variance_score,mean_absolute_error,mean_squared_error,median_absolute_error,r2_score

这是一个 Python 代码片段，导入了 sklearn 库中的一些评估指标函数。这些函数分别是 explained_variance_score、mean_absolute_error、mean_squared_error、median_absolute_error 和 r2_score。这些评估指标通常用于评估机器学习模型的性能。其中，explained_variance_score 评估模型对目标变量的解释能力，mean_absolute_error 和 mean_squared_error 评估模型预测值与真实值之间的平均绝对误差和平均平方误差，median_absolute_error 评估模型预测值与真实值之间的中位数绝对误差，r2_score 评估模型对目标变量的拟合程度。