如何解决具有平均绝对误差成本函数 Python 的多项式回归
python中是否有多项式或线性回归函数,哪个误差函数是平均绝对误差? Sklearn 使用 MSE,但由于数据中的噪声具有正态分布,我想使用 MAE 来最小化。 之后我还需要一个数学函数(系数)。
解决方法
基于this part of the documentation,sklearn 可以使用平均绝对误差。 如他们页面上的示例所示:
>>> from sklearn.metrics import mean_absolute_error
>>> y_true = [3,-0.5,2,7]
>>> y_pred = [2.5,0.0,8]
>>> mean_absolute_error(y_true,y_pred)
0.5
>>> y_true = [[0.5,1],[-1,[7,-6]]
>>> y_pred = [[0,2],[8,-5]]
>>> mean_absolute_error(y_true,y_pred)
0.75
>>> mean_absolute_error(y_true,y_pred,multioutput='raw_values')
array([0.5,1. ])
>>> mean_absolute_error(y_true,multioutput=[0.3,0.7])
0.85...
更新: 正如评论中所指出的,这是一种预测方法。对于回归,请查看 this site,描述使用 MAE 函数编写自己的回归器。
,light gbm 回归可以与 MAE 一起使用
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