精度评定平均绝对误差
时间: 2023-12-14 08:05:54 浏览: 25
平均绝对误差(MAE)是一种用于衡量预测值误差的指标。它的计算公式为预测值与真实值之差的绝对值的平均值。MAE的优点在于它不会出现正负误差相互抵消的情况,因此能更好地反映预测值误差的实际情况。然而,MAE的缺点是它无法单独从数值大小来说明预测能力的好坏,因为它只关注误差的平均值而不考虑其方向。如果真实值本身较大,可能会导致MAE的数值较大,但并不代表预测能力差。因此,在使用MAE作为精度评定指标时,需要结合其他指标一起考虑。
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MAPE平均绝对百分比误差
MAPE(Mean Absolute Percentage Error)是一种评价预测误差的指标,它表示预测值偏离真实值的平均百分比误差。公式如下:
MAPE = 100% * (1/n) * ∑(|(预测值-真实值)/真实值|)
其中n为样本数量。
MAPE越小,预测精度越高。
请写一个使用决策树进行混凝土强度预测的代码,数据集为混凝土强度预测数据集。要求对数据进行处理,输出预测图,求得平均绝对误差、平均绝对百分误差和均方根误差等评价指标。合理的设置参数,精度越高越好。
好的,以下是使用决策树进行混凝土强度预测的代码,其中涉及到一些数据预处理和评价指标计算的方法。
首先,需要加载相关的库和数据集:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
data = pd.read_csv('concrete.csv')
```
接下来,需要对数据进行处理,包括数据清洗、特征选择和数据集划分等:
```python
# 数据清洗
data.dropna(inplace=True)
# 特征选择
X = data.drop('strength', axis=1)
y = data['strength']
# 划分数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
然后,可以使用决策树模型进行训练和预测:
```python
# 训练模型
model = DecisionTreeRegressor(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)
```
最后,可以计算评价指标并输出预测图:
```python
# 计算评价指标
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
mape = np.mean(np.abs((y_test - y_pred) / y_test)) * 100
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('MAE:', mae)
print('MAPE:', mape)
print('RMSE:', rmse)
# 输出预测图
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(y_test.values, label='actual')
plt.plot(y_pred, label='predicted')
plt.legend()
plt.show()
```
其中,MAE、MAPE和RMSE分别代表平均绝对误差、平均绝对百分误差和均方根误差。
你可以根据实际情况调整参数,以达到更高的精度。