【scikit-learn基础】--『回归模型评估』之偏差分析

转载 作者：来者不拒 更新时间：2024-01-31 13:10:45 28 4

from sklearn.metrics import r2_score

y_true = [1, 2, 3, 4]

y_pred = [0, 1, 3, 5]
r2_score(y_true, y_pred)
# 结果： 0.4

y_pred = [0, 2, 3, 4]
r2_score(y_true, y_pred)
# 结果： 0.8

from sklearn.metrics import explained_variance_score

y_true = [1, 2, 3, 4]

y_pred = [0, 1, 3, 5]
explained_variance_score(y_true, y_pred)
# 结果： 0.45

y_pred = [0, 2, 3, 4]
explained_variance_score(y_true, y_pred)
# 结果： 0.85

from sklearn.metrics import mean_tweedie_deviance

mean_tweedie_deviance([1], [2], power=0)
# 运行结果： 1.0
mean_tweedie_deviance([100], [200], power=0)
# 运行结果： 10000.0

mean_tweedie_deviance([1], [2], power=1)
# 运行结果： 0.6137056388801092
mean_tweedie_deviance([100], [200], power=1)
# 运行结果： 61.370563888010906

mean_tweedie_deviance([1], [2], power=2)
# 运行结果： 0.3862943611198908
mean_tweedie_deviance([100], [200], power=2)
# 运行结果： 0.3862943611198908

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