Mean_squared_error 函数输出包括 dtype 和 '0'

Question

我想在函数中计算 fb 先知预测的测试统计数据，因为我想在使用 fb-prophet cross_validation 得到 df_cv.我创建了一个函数，在按截止点分组后应用于数据框，以便接收每个截止点的度量。然后我计算所有这些值的平均值。

问题是我的函数 returns 不仅是我正在寻找的值，还有一个 0 以及 dtype 的信息。我仍然可以使用返回值进行计算，但是当我以后想要绘制等时，它非常不方便。如何从输出中去除这些不必要的值？

def compute_avg_stats(df_cv,perf_measure):
    measures = {'mse':mean_squared_error,'mae':mean_absolute_error,'mape':mean_absolute_percentage_error,'rmse':mean_squared_error}
    performance_stats = {}
    if perf_measure == 'rmse':
        measure = np.sqrt(measures[perf_measure](y_true=df_cv['y'],y_pred=df_cv['yhat']))
    else:
        measure = measures[perf_measure](y_true=df_cv['yu'],y_pred=df_cv['yhat'])

    return measure

df_cv.groupby('cutoff').apply(compute_avg_stats,perf_measure='rmse').to_frame().mean()

Answer 1

我认为.mean()returns一个系列。试试 .mean()[0]

Mean_squared_error 函数输出包括 dtype 和 '0'

Mean_squared_error output in function includes dtype and '0'

function

mean-square-error

facebook-prophet