mean_gamma_deviance

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

均值伽玛偏差回归损失。

伽玛偏差等价于参数 power=2 的Tweedie偏差。它对目标变量的缩放是不变的，并且测量相对误差。

更多信息请参阅 用户指南 。

Parameters:

y_true类似数组，形状为 (n_samples,)

真实目标值（正确的）。要求 y_true > 0。

y_pred类似数组，形状为 (n_samples,)

估计的目标值。要求 y_pred > 0。

sample_weight类似数组，形状为 (n_samples,)，默认=None

样本权重。

Returns:

lossfloat

一个非负的浮点数值（最佳值为 0.0）。

Examples

>>> 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...