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在 Python 中使用 sklearn 使用 MAE 訓練線性模型

[英]Training Linear Models with MAE using sklearn in Python

我目前正在嘗試在 python 中使用 sklearn 訓練線性模型,但不使用均方誤差 (MSE) 作為誤差度量 - 但使用平均絕對誤差 (MAE) 我特別需要一個帶有 MAE 的線性模型,這是我大學教授的要求。

我已經研究了sklearn.linear_model.LinearRegression ,因為它是一個 OLS 回歸器,它不提供替代錯誤度量。

因此,我檢查了其他可用的回歸器並偶然發現了sklearn.linear_model.HuberRegressorsklearn.linear_model.SGDRegressor 他們都提到 MAE 作為他們錯誤度量的一部分 - 但似乎沒有提供簡單的 MAE。 有沒有辦法為這些回歸量之一選擇參數,以便得到的誤差度量是一個簡單的 MAE? 或者我忽略了 sklearn 中的另一個回歸器?

或者,是否有另一個(易於使用)python 3.X 包提供我需要的東西?

謝謝你的幫助!

在 SGD 中,如果您使用 epsilon=0 的'epsilon_insensitive' ,它應該像使用 MAE 一樣工作。

您還可以查看 statsmodels 分位數回歸(使用 MAE 也稱為中位數回歸,中位數是分位數)。

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