平均误差python

平均误差（Mean Absolute Error，MAE）是一种常见的回归模型评估指标，它衡量了预测值与真实值之间的平均绝对误差。在Python中，可以使用scikit-learn库来计算平均误差。具体实现方法如下：

假设我们有以下真实值和预测值：

true_values = [3, -0.5, 2, 7]
predicted_values = [2.5, 0.0, 2, 8]

我们可以使用`mean_absolute_error`函数来计算平均误差：

from sklearn.metrics import mean_absolute_error

mae = mean_absolute_error(true_values, predicted_values)
print(mae)  # 输出：0.5

这里的输出结果0.5表示预测值与真实值之间的平均绝对误差为0.5。

相关问题

平均绝对误差python

平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）是一种衡量预测模型误差的指标，可以用来评估模型的准确性。下面是计算平均绝对误差的Python代码示例：

import numpy as np

def mean_absolute_error(y_true, y_pred):
    return np.mean(np.abs(y_true - y_pred))

# 示例数据
y_true = [3, 4, 5, 6]
y_pred = [2.5, 4.5, 5, 7]

# 计算平均绝对误差
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
print("Mean Absolute Error:", mae)

在上述代码中，我们定义了一个名为 `mean_absolute_error` 的函数，该函数接受两个参数 `y_true` 和 `y_pred`，分别表示真实值和预测值。在函数内部，我们使用 NumPy 库计算了真实值和预测值之间的绝对误差，并取其平均值作为平均绝对误差。

然后，我们使用示例数据 `y_true` 和 `y_pred` 来调用 `mean_absolute_error` 函数，并打印出计算得到的平均绝对误差。

这个示例中使用了NumPy库来进行向量化计算，可以更高效地处理数组操作。如果你没有安装 NumPy，可以通过运行 `pip install numpy` 来安装。

均方根误差python和平均绝对误差

在Python中，可以使用numpy库中的函数计算均方根误差和平均绝对误差。具体实现如下：

import numpy as np

# 计算均方根误差
def rmse(predictions, targets):
    return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean())

# 计算平均绝对误差
def mae(predictions, targets):
    return np.abs(predictions - targets).mean()

其中，`predictions`为预测值，`targets`为真实值。可以通过调用这两个函数来计算均方根误差和平均绝对误差。