max_error

sklearn.metrics.max_error(y_true, y_pred)

Die Metrik max_error berechnet den maximalen Residuenfehler.

Mehr dazu im Benutzerhandbuch.

Parameter:

y_truearray-ähnlich mit Form (n_samples,)

Wahrheitsgetreue (korrekte) Zielwerte.

y_predarray-ähnlich mit Form (n_samples,)

Geschätzte Zielwerte.

Gibt zurück:

max_errorfloat

Ein positiver Gleitkommawert (der beste Wert ist 0.0).

Beispiele

>>> from sklearn.metrics import max_error
>>> y_true = [3, 2, 7, 1]
>>> y_pred = [4, 2, 7, 1]
>>> max_error(y_true, y_pred)
1.0