Обучение линейных моделей с помощью MAE с использованием sklearn в Python

Question

В настоящее время я пытаюсь обучить линейную модель, используя sklearn в python , но не со среднеквадратичной ошибкой (MSE) в качестве меры ошибки - но со средней абсолютной ошибкой (MAE) ,Мне особенно нужна линейная модель с MAE как требование от моего профессора в университете.

Я изучил sklearn.linear_model.LinearRegression , который, поскольку он является регрессором OLS, не дает альтернативной ошибкимеры.

Следовательно, я проверил другие доступные регрессоры и наткнулся на sklearn.linear_model.HuberRegressor и sklearn.linear_model.SGDRegressor .Они оба упоминают MAE как часть своих показателей ошибок, но, похоже, не предоставляют простого MAE.Есть ли способ выбрать параметры для одного из этих регрессоров, чтобы полученная мера ошибки была простым MAE?Или в sklearn есть другой регрессор, который я пропустил?

Кроме того, есть ли другой (простой в использовании) пакет python 3.X, который предоставляет то, что мне нужно?

Спасибо за вашу помощь!

Answer 1

В SGD, если вы используете 'epsilon_insensitive' с epsilon = 0, оно должно работать так же, как если бы вы использовали MAE.

Вы также можете взглянуть на statsmodels квантильная регрессия (используя MAEтакже называется медианной регрессией, а медиана - квантилем).