sklearn.metrics.median_absolute_error

sklearn.metrics.median_absolute_error(y_true, y_pred, *, multioutput='uniform_average')

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中值绝对误差回归损失

中位数绝对错误输出是非负浮点数。最佳值为0.0。在用户指南中阅读更多内容。

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。
multioutput {‘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
如果多输出为‘raw_values’,则分别为每个输出返回均值绝对错误。如果多输出是‘uniform_average’或权重的ndarray,则将返回所有输出错误的加权平均值。

示例

>>> from sklearn.metrics import median_absolute_error
>>> y_true = [3-0.527]
>>> y_pred = [2.50.028]
>>> median_absolute_error(y_true, y_pred)
0.5
>>> y_true = [[0.51], [-11], [7-6]]
>>> y_pred = [[02], [-12], [8-5]]
>>> median_absolute_error(y_true, y_pred)
0.75
>>> median_absolute_error(y_true, y_pred, multioutput='raw_values')
array([0.51. ])
>>> median_absolute_error(y_true, y_pred, multioutput=[0.30.7])
0.85