具有平均绝对误差成本函数 Python 的多项式回归答案

【问题标题】：Polinomial regression with Mean Absolute Error cost function Python具有平均绝对误差成本函数 Python 的多项式回归
【发布时间】：2021-04-10 06:00:02
【问题描述】：

python中有没有多项式或线性回归函数，哪个误差函数是平均绝对误差？ Sklearn 使用 MSE，但由于数据中的噪声具有正态分布，我想使用 MAE 来最小化。之后我还需要一个数学函数（系数）。

【问题讨论】：

stackoverflow.com/questions/50392783/…

标签： python function regression gradient loss

【解决方案1】：

轻度 gbm 回归可以与 MAE 一起使用

【讨论】：

【解决方案2】：

基于this part of the documentation，sklearn 可以使用平均绝对误差。如他们页面上的示例所示：

>>> from sklearn.metrics import mean_absolute_error
>>> y_true = [3, -0.5, 2, 7]
>>> y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
>>> mean_absolute_error(y_true, y_pred)
0.5
>>> y_true = [[0.5, 1], [-1, 1], [7, -6]]
>>> y_pred = [[0, 2], [-1, 2], [8, -5]]
>>> mean_absolute_error(y_true, y_pred)
0.75
>>> mean_absolute_error(y_true, y_pred, multioutput='raw_values')
array([0.5, 1. ])
>>> mean_absolute_error(y_true, y_pred, multioutput=[0.3, 0.7])
0.85...

更新： 正如评论中所指出的，这是一种预测方法。对于回归检查this site，描述使用 MAE 函数编写自己的回归器。

【讨论】：

感谢您的回复。您的代码仅显示预测的 MAE。我正在寻找回归方法，其中损失函数是 MAE。
@Máté Tóth this site 描述了使用 MAE 回归方法编写自己的回归器的过程。
这太棒了！非常感谢！！