root_mean_squared_log_error

sklearn.metrics.root_mean_squared_log_error(y_true, y_pred, *, sample_weight=None, multioutput='uniform_average')[source]

Корень из среднеквадратичной ошибки логарифмического отклонения для регрессии.

Подробнее см. в Руководстве пользователя.

Добавлена в версии 1.4.

Параметры:

y_trueмассив-подобный с формой (n_samples,) или (n_samples, n_outputs)

Значения целевой переменной (правильные) истинного значения.

y_predмассив-подобный с формой (n_samples,) или (n_samples, n_outputs)

Оцененные значения целевой переменной.

sample_weightмассив-подобный с формой (n_samples,), по умолчанию=None

Веса выборок.

multioutput{‘raw_values’, ‘uniform_average’} или массив-подобный с формой (n_outputs,), по умолчанию=’uniform_average’

Определяет агрегирование значений для нескольких выходных данных. Массивоподобное значение определяет веса, используемые для усреднения ошибок.

‘raw_values’ :

Возвращает полный набор ошибок, когда вход имеет формат с несколькими выходными данными.

‘uniform_average’ :

Ошибки всех выходных данных усредняются с равными весами.

Возвращает:

lossfloat или ndarray чисел с плавающей точкой

Неотрицательное число с плавающей точкой (лучшее значение — 0,0) или массив чисел с плавающей точкой, по одному для каждой целевой переменной.

Примеры

>>> from sklearn.metrics import root_mean_squared_log_error
>>> y_true = [3, 5, 2.5, 7]
>>> y_pred = [2.5, 5, 4, 8]
>>> root_mean_squared_log_error(y_true, y_pred)
0.199...