文件名称：带有Python的机器学习工具包：使用Python的机器学习工具包
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更新时间：2024-02-20 03:24:27
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带有Python的机器学习工具包 实用的Python机器学习工具包 评估回归模型的性能（MAE与MSE） 通常，MSE或RMSE不仅用作回归模型的损失函数，而且还用于评估这种模型的性能。 但是，有些人声称MSE不是衡量平均模型性能的合适方法。 “我们的发现表明，MAE是更自然的平均误差度量，并且（与RMSE不同）是明确的”（Willmott和Matsuura 2005） “相反，评估模型性能通常需要结合指标，包括但不限于RMSE和MAE，”（Chai和Draxler，2014年）-相关论文 Willmott，CJ和Matsuura，K。（2005）。 在评估平均模型性能时，平均绝对误差（MAE）优于均方根误差（RMSE）。 气候研究，30（1），79-82。 Chai，T.＆Draxler，RR（2014）。 均方根误差（RMSE）或均方根误差（MAE）？–文献中关于避免RMSE的争论。 地球科学模型开发，7（3），1247-1250。 集合方法（袋装分类器与投票分类器） 使用Scikit-learn的袋装和投票分类器 “集成器已经很好地确立为一种通过组合精度较低的分类器来获