Python求mae
时间: 2024-06-14 17:01:56 浏览: 120
在Python中,Mean Absolute Error (MAE) 是用来评估预测值和实际值之间差异的一个指标,它表示平均每个样本预测误差的绝对值。计算MAE非常简单,主要步骤如下:
1. **定义**:MAE = (1/n) * Σ|y_true - y_pred|,其中n是样本数量,y_true是实际值,y_pred是预测值。
2. **实现**:你可以使用Python的内置库`sklearn.metrics`中的`mean_absolute_error`函数来直接计算MAE,如下所示:
```python
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
# 假设你有两个列表,y_true包含真实值,y_pred包含预测值
y_true = [1, 2, 3, 4, 5]
y_pred = [1.1, 2.2, 3.3, 4.3, 5.5]
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
```
3. **输出结果**:返回的结果就是MAE值,这个值越小,说明预测的准确性越高。
如果你想要自己编写函数计算MAE,也可以按照上述公式进行:
```python
def custom_mae(y_true, y_pred):
return sum(abs(y_true - y_pred)) / len(y_true)
# 使用自定义函数计算
custom_mae_value = custom_mae(y_true, y_pred)
```
相关问题
python计算mae
计算MAE(Mean Absolute Error,平均绝对误差)需要使用Python中的数学库,如numpy或者pandas。以下是使用numpy计算MAE的示例代码:
```python
import numpy as np
# 预测值
y_pred = np.array([1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6])
# 真实值
y_true = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
# 计算MAE
mae = np.mean(np.abs(y_pred - y_true))
print("MAE:", mae)
```
输出结果为:
```
MAE: 0.19999999999999996
```
以上代码中,首先定义了一个预测值`y_pred`和一个真实值`y_true`,然后使用numpy的`abs`函数计算预测值和真实值之间的绝对误差,再使用`mean`函数计算绝对误差的平均值,得到MAE的值。
Python计算MAE
当前日期是2020年9月11日。Python计算MAE的方法是计算预测值与实际值之间的绝对平均误差,即MAE=|y1-y1'|+|y2-y2'|+...+|yn-yn'|/n,其中y1,y2,...,yn为实际值,y1',y2',...,yn'为预测值。