mean_gamma_deviance

sklearn.metrics.mean_gamma_deviance(y_true, y_pred, *, sample_weight=None)

平均伽玛偏差回归损失。

Gamma偏差相当于具有功率参数的Tweedie偏差 power=2 .它对目标变量的缩放不变性，并测量相对误差。

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参数:

y_true形状类似阵列（n_samples，）

地面真相（正确）目标值。需要y_true > 0。

y_pred形状类似阵列（n_samples，）

估计目标值。需要y_pred > 0。

sample_weight形状类似数组（n_samples，），默认=无

样本重量。

返回:

loss浮子

非负浮点值（最佳值为0.0）。

示例

>>> from sklearn.metrics import mean_gamma_deviance
>>> y_true = [2, 0.5, 1, 4]
>>> y_pred = [0.5, 0.5, 2., 2.]
>>> mean_gamma_deviance(y_true, y_pred)
1.0568...