[Python] scikit-learn指max_error函数介绍和使用案例

max_error函数介绍

max_error函数计算最大残差，这是一个捕捉预测值和真实值之间最坏情况误差的度量。在完全拟合的单输出回归模型中，训练集上的max_error将为0，尽管这在现实世界中极不可能发生，但该度量显示了模型拟合时的误差程度。

3.3. Metrics and scoring: quantifying the quality of predictions — scikit-learn 1.3.2 documentation

sklearn.metrics.max_error — scikit-learn 1.3.2 documentation

max_error使用案例

案例1

from sklearn.metrics import max_error
y_true = [3, 2, 7, 1]
y_pred = [9, 2, 7, 1]
max_error(y_true, y_pred)

输出：6

案例2

from sklearn.metrics import max_error
y_true = [3, 2, 7, 1]
y_pred = [4, 2, 7, 1]
max_error(y_true, y_pred)

输出：1