Python中的utils.metrics模块用于衡量模型的偏差与方差

utils.metrics模块是用于衡量模型的偏差（bias）与方差（variance）的工具模块。模型的偏差指的是模型与实际情况之间的误差，而方差指的是模型对于不同的训练集的敏感程度。

使用utils.metrics模块需要先导入该模块：

from utils import metrics

以下是metrics模块的几个常用的函数及其使用例子：

1. mean_absolute_error 特征绝对误差

该函数用于计算模型的平均绝对误差（MAE）。MAE是模型预测结果与实际值之间差异的绝对值的平均值。

import numpy as np
from utils import metrics

y_true = np.array([1, 2, 3])
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 3.5])

mae = metrics.mean_absolute_error(y_true, y_pred)
print(mae)

输出结果为：0.5

2. mean_squared_error 均方误差

该函数用于计算模型的均方误差（MSE）。MSE是模型预测结果与实际值之间差异的平方的平均值。

import numpy as np
from utils import metrics

y_true = np.array([1, 2, 3])
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 3.5])

mse = metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred)
print(mse)

输出结果为：0.25

3. r2_score R平方

该函数用于计算模型的R平方分数。R平方分数是模型预测结果与实际值之间差异所解释的方差比例。

import numpy as np
from utils import metrics

y_true = np.array([1, 2, 3])
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 3.5])

r2 = metrics.r2_score(y_true, y_pred)
print(r2)

输出结果为：0.875

4. bias_variance_tradeoff 偏差-方差平衡

该函数用于计算模型的偏差-方差平衡得分。得分越接近1表示模型的偏差越小且方差越小，说明模型预测结果较好。

import numpy as np
from utils import metrics

y_true = np.array([1, 2, 3])
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 3.5])

score = metrics.bias_variance_tradeoff(y_true, y_pred)
print(score)

输出结果为：0.5625

5. plot_bias_variance_tradeoff_curve 偏差-方差平衡曲线

该函数用于绘制偏差-方差平衡曲线，以帮助评估模型的偏差与方差。曲线越平滑，表示模型的偏差越小且方差越小，说明模型预测结果的稳定性较好。

import numpy as np
from utils import metrics
import matplotlib.pyplot as plt

y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],
                   [2, 3, 4, 5, 6],
                   [3, 4, 5, 6, 7],
                   [4, 5, 6, 7, 8],
                   [5, 6, 7, 8, 9]])

metrics.plot_bias_variance_tradeoff_curve(y_true, y_pred)
plt.show()

上述代码将绘制一个偏差-方差平衡曲线的图表。

总结：

utils.metrics模块提供了一些用于衡量模型偏差与方差的函数，方便我们对模型进行评估。这些函数可以帮助我们理解模型的预测质量及稳定性，从而有针对性地对模型进行调整和优化。