median_absolute_error

median_absolute_error 是一个回归评估指标，用于评估预测值与真实值之间的差异大小。它计算预测值与真实值之间的中位数绝对误差，通常用于对异常值不敏感的情况。该指标的值越小，代表预测的准确度越高。

相关问题

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。

def median_absolute_percentage_error(y_true,y_pred):

该函数计算真实值和预测值之间的中位绝对百分比误差（Median Absolute Percentage Error，简称MAPE）。

以下是该函数的Python代码实现：

import numpy as np

def median_absolute_percentage_error(y_true, y_pred):
    """
    Computes median absolute percentage error between two arrays.
    """
    y_true = np.array(y_true)
    y_pred = np.array(y_pred)
    
    return np.median(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100

该函数首先将真实值和预测值转换为numpy数组，然后计算它们之间的绝对误差，并将其除以真实值。最后，它返回绝对误差的中位数乘以100，即中位绝对百分比误差。