平均泊松偏差#

sklearn.metrics.mean_poisson_deviance(y_true, y_pred, *, sample_weight=None)[source]#

平均泊松偏差回归损失。

泊松偏差等价于幂参数为power=1的Tweedie偏差。

更多信息请参考用户指南。

参数：
y_truearray-like of shape (n_samples,)

真实目标值。要求y_true >= 0。

y_predarray-like of shape (n_samples,)

预测目标值。要求y_pred > 0。

sample_weightarray-like of shape (n_samples,), default=None

样本权重。

返回值:
损失浮点数

一个非负的浮点值（最佳值为 0.0）。

示例

>>> from sklearn.metrics import mean_poisson_deviance
>>> y_true = [2, 0, 1, 4]
>>> y_pred = [0.5, 0.5, 2., 2.]
>>> mean_poisson_deviance(y_true, y_pred)
1.4260...