mean_absolute_error
时间: 2023-06-19 17:04:47 浏览: 111
`mean_absolute_error` 是指平均绝对误差,是一种常用的回归模型评价指标。它的计算方法是将预测值与真实值之间的差值取绝对值,然后求平均值。它的值越小,表示模型的预测性能越好。在Python中,可以使用scikit-learn库中的`mean_absolute_error`函数来计算平均绝对误差。
相关问题
sklearn mean_absolute_error
Scikit-learn(sklearn)是Python中一个常用的机器学习库,其中包含了许多用于回归问题的评价指标,包括均方误差(Mean Squared Error,MSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)等等。其中,Mean Absolute Error(MAE)指标是真实值和预测值之间绝对值误差的平均值。用公式表示为:$MAE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \left|y_i - \hat{y}_i\right|$
其中,$n$为样本数量,$y_i$为真实值,$\hat{y}_i$为预测值。
在sklearn中,可以使用`mean_absolute_error`函数来计算MAE。其语法为:
```python
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
```
其中,`y_true`为真实值,`y_pred`为预测值。
mean_absolute_error函数
`mean_absolute_error`是一个常用的回归性能指标,它用于衡量预测结果与实际结果之间的平均绝对误差(MAE)。 MAE是绝对误差的平均值,其中绝对误差是预测值和实际值之间的距离。它的定义如下:
$$
MAE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_i-\hat{y_i}|
$$
其中,$n$是样本数量,$y_i$是第$i$个样本的实际值,$\hat{y_i}$是第$i$个样本的预测值。 MAE的值越小,表示预测的误差越小,模型的性能越好。在Python中,可以使用`sklearn.metrics.mean_absolute_error`函数来计算MAE。
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