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吴裕雄 python 机器学习——模型选择回归问题性能度量
阅读量:5342 次
发布时间:2019-06-15

本文共 689 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

from sklearn.metrics import mean_absolute_error,mean_squared_error#模型选择回归问题性能度量mean_absolute_error模型def test_mean_absolute_error():    y_true=[1,1,1,1,1,2,2,2,0,0]    y_pred=[0,0,0,1,1,1,0,0,0,0]    print("Mean Absolute Error:",mean_absolute_error(y_true,y_pred))    #调用test_mean_absolute_error()test_mean_absolute_error()

#模型选择回归问题性能度量mean_squared_error模型def test_mean_squared_error():    y_true=[1,1,1,1,1,2,2,2,0,0]    y_pred=[0,0,0,1,1,1,0,0,0,0]    print("Mean Absolute Error:",mean_absolute_error(y_true,y_pred))    print("Mean Square Error:",mean_squared_error(y_true,y_pred))    #调用test_mean_squared_error()test_mean_squared_error()

 

转载于:https://www.cnblogs.com/tszr/p/10802357.html

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