excel计算mae
时间: 2023-08-31 13:11:03 浏览: 1008
计算MAE(Mean Absolute Error)是衡量预测模型误差的一种常用指标。在Excel中,可以使用以下步骤计算MAE:
1. 假设你有两列数据,一列是实际观测值(Actual Values),另一列是预测值(Predicted Values)。
2. 在Excel中,选择一个空白单元格,输入以下公式:=AVERAGE(ABS(A2:Bx)),其中A2:Bx是你的实际观测值和预测值所在的范围。这个公式将计算实际观测值和预测值之间的绝对误差。
3. 按下Enter键,即可得到MAE的计算结果。
请注意,这个公式假设你的实际观测值和预测值是按照相同的顺序排列的,并且数据没有缺失。如果你的数据不符合这些条件,你需要相应地调整公式。
希望这个回答对你有帮助!
相关问题
MAE计算公式excel
MAE是平均绝对误差(Mean Absolute Error)的缩写,它是衡量预测值与真实值之间差异的指标之一。MAE计算公式如下:
MAE = Σ|预测值-真实值| / 样本数量
其中,Σ表示对所有样本求和,| |表示绝对值。MAE越小表示模型预测的结果越准确。
在Excel中,可以使用AVERAGE函数计算MAE。假设预测值在A列,真实值在B列,样本数量为n,则MAE计算公式为:
= AVERAGE(ABS(A1:A{n}-B1:B{n}))
其中,ABS函数用于求绝对值。将该公式输入到一个空白单元格中,即可得到MAE的计算结果。
python循环计算excle中第1列和后面几列的皮尔逊相关系数、RMSE、MSE、MAE,并写入到excel的sheet3中
好的,这个问题可以回答。以下是代码示例:
```python
import pandas as pd
from scipy.stats import pearsonr
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 计算皮尔逊相关系数
corr_list = []
for col in df.columns[1:]:
corr, _ = pearsonr(df.iloc[:, 0], df[col])
corr_list.append(corr)
# 计算RMSE、MSE、MAE
rmse_list = []
mse_list = []
mae_list = []
for col in df.columns[1:]:
rmse = mean_squared_error(df.iloc[:, 0], df[col], squared=False)
mse = mean_squared_error(df.iloc[:, 0], df[col])
mae = mean_absolute_error(df.iloc[:, 0], df[col])
rmse_list.append(rmse)
mse_list.append(mse)
mae_list.append(mae)
# 将结果写入Excel的Sheet3中
result_df = pd.DataFrame({'Pearson Correlation': corr_list,
'RMSE': rmse_list,
'MSE': mse_list,
'MAE': mae_list})
result_df.to_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet3', index=False)
```
希望这个代码示例能够帮到你!
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