Ejemplos de SupervisedPCARegressor.predict en Python

Ejemplo n.º 1

Archivo: test_supervised_pca.py Proyecto: stylianos-kampakis/supervisedPCA-Python

def test_supervisedpcaRegressor_predict():
    diabetes=datasets.load_diabetes()
    X = diabetes.data
    Y = diabetes.target

    spca = SupervisedPCARegressor()
    spca.fit(X, Y)
    
    predictions = spca.predict(X)
    mae=np.mean(abs(predictions-Y))
    assert_almost_equal(mae,51.570682097)

Ejemplo n.º 2

def test_supervisedpcaRegressor_predict():
    diabetes = datasets.load_diabetes()
    X = diabetes.data
    Y = diabetes.target

    spca = SupervisedPCARegressor()
    spca.fit(X, Y)

    predictions = spca.predict(X)
    mae = np.mean(abs(predictions - Y))
    assert_almost_equal(mae, 51.570682097)