sklearn.metrics 的所有回归指标,如何使用
时间: 2024-04-10 15:30:06 浏览: 14
要使用 sklearn.metrics 中的回归指标,首先需要导入相应的模块和函数。以下是一些常用的回归指标及其使用方法:
1. 均方误差(Mean Squared Error, MSE):
- 导入方法:from sklearn.metrics import mean_squared_error
- 使用方法:mean_squared_error(y_true, y_pred)
2. 平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE):
- 导入方法:from sklearn.metrics import mean_absolute_error
- 使用方法:mean_absolute_error(y_true, y_pred)
3. R平方(R-Squared):
- 导入方法:from sklearn.metrics import r2_score
- 使用方法:r2_score(y_true, y_pred)
4. 中位数绝对误差(Median Absolute Error, MedAE):
- 导入方法:from sklearn.metrics import median_absolute_error
- 使用方法:median_absolute_error(y_true, y_pred)
5. 均方对数误差(Mean Squared Logarithmic Error, MSLE):
- 导入方法:from sklearn.metrics import mean_squared_log_error
- 使用方法:mean_squared_log_error(y_true, y_pred)
6. 解释方差分数(Explained Variance Score):
- 导入方法:from sklearn.metrics import explained_variance_score
- 使用方法:explained_variance_score(y_true, y_pred)
其中,y_true 表示真实的目标值,y_pred 表示预测的目标值。根据具体的需求,选择相应的回归指标进行评估即可。