sklearn.metrics.mean_squared_log_error¶
sklearn.metrics.mean_squared_log_error(y_true, y_pred, *, sample_weight=None, multioutput='uniform_average')
均方对数误差回归损失
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| 参数 | 说明 |
|---|---|
| y_true | array-like of shape (n_samples,) or (n_samples, n_outputs) 真实目标值。 |
| y_pred | array-like of shape (n_samples,) or (n_samples, n_outputs) 预测目标值。 |
| sample_weight | array-like of shape (n_samples,), optional 样本权重。 |
| multioutput | string in [‘raw_values’, ‘uniform_average’] or array-like of shape (n_outputs) 定义多个输出值的汇总。类似数组的值定义了用于平均误差的权重。 - ‘raw_values’： 如果是多输出格式的输入，则返回完整的错误集。 - ‘uniform_average’： 所有输出的误差均以相同的权重平均。 |
| 返回值 | 说明 |
|---|---|
| loss | float or ndarray of floats 非负浮点值（最佳值为0.0）或浮点值数组，每个目标对应一个浮点值。 |
示例
>>> from sklearn.metrics import mean_squared_log_error
>>> y_true = [3, 5, 2.5, 7]
>>> y_pred = [2.5, 5, 4, 8]
>>> mean_squared_log_error(y_true, y_pred)
0.039...
>>> y_true = [[0.5, 1], [1, 2], [7, 6]]
>>> y_pred = [[0.5, 2], [1, 2.5], [8, 8]]
>>> mean_squared_log_error(y_true, y_pred)
0.044...
>>> mean_squared_log_error(y_true, y_pred, multioutput='raw_values')
array([0.00462428, 0.08377444])
>>> mean_squared_log_error(y_true, y_pred, multioutput=[0.3, 0.7])
0.060...
