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。

相关问题

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]
[ .reference_list ]

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。