Vscode使用from sklearn.metrics import mean_squared_error,mean_absolute_error,r2_score报错
时间: 2023-06-03 22:07:55 浏览: 138
可能是您没有安装Scikit-learn库,您可以用以下命令来安装Scikit-learn库:
pip install -U scikit-learn
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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。
from sklearn.metrics import mean_squared_error,r2_score
引用\[2\]中提到了从sklearn.metrics中导入了mean_squared_error和r2_score两个函数。这两个函数是用来评估回归模型性能的常用指标。mean_squared_error用于计算均方误差,r2_score用于计算决定系数。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【机器学习】快速入门简单线性回归 (SLR)](https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/124089669)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [sklearn实践之——计算回归模型的四大评价指标(explained_variance_score、mean_absolute_error、mean_...](https://blog.csdn.net/Together_CZ/article/details/84798481)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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