均方误差#

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

均方误差回归损失。

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参数：

y_true形状为 (n_samples,) 或 (n_samples, n_outputs) 的类数组

真实目标值。

y_pred形状为 (n_samples,) 或 (n_samples, n_outputs) 的类数组

预测目标值。

sample_weight形状为 (n_samples,) 的类数组，默认为 None

样本权重。

multioutput{'raw_values', 'uniform_average'} 或形状为 (n_outputs,) 的类数组，默认为 'uniform_average'

定义多个输出值的聚合方式。类似数组的值定义用于平均误差的权重。

‘raw_values’: 在多输出输入的情况下返回完整的误差集。
‘uniform_average’: 所有输出的误差都以均匀权重进行平均。

返回值:

loss浮点数或浮点数数组: 一个非负浮点值（最佳值为 0.0），或者一个浮点值数组，每个值对应一个单独的目标。

示例

>>> from sklearn.metrics import mean_squared_error
>>> y_true = [3, -0.5, 2, 7]
>>> y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
>>> mean_squared_error(y_true, y_pred)
0.375
>>> y_true = [[0.5, 1],[-1, 1],[7, -6]]
>>> y_pred = [[0, 2],[-1, 2],[8, -5]]
>>> mean_squared_error(y_true, y_pred)
0.708...
>>> mean_squared_error(y_true, y_pred, multioutput='raw_values')
array([0.41666667, 1.        ])
>>> mean_squared_error(y_true, y_pred, multioutput=[0.3, 0.7])
0.825...