sklearn.metrics.mean_gamma_deviance¶
sklearn.metrics.mean_gamma_deviance(y_true, y_pred, *, sample_weight=None)
平均伽玛偏差回归损失。
伽玛偏差等于功率参数power=2的Tweedie偏差。它对于目标变量的定标是不变的，并且可以测量相对误差。
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| 参数 | 说明 |
|---|---|
| y_true | array-like of shape (n_samples,) 真实目标值。要求y_true> 0。 |
| y_pred | array-like of shape (n_samples,) 预测目标值。要求y_pred> 0。 |
| sample_weight | array-like of shape (n_samples,), default=None 样本权重。 |
| 返回值 | 说明 |
|---|---|
| loss | float 非负浮点值（最佳值为0.0）。 |
示例
>>> from sklearn.metrics import mean_gamma_deviance
>>> y_true = [2, 0.5, 1, 4]
>>> y_pred = [0.5, 0.5, 2., 2.]
>>> mean_gamma_deviance(y_true, y_pred)
1.0568...
