平均绝对误差python
时间: 2023-08-26 22:16:36 浏览: 87
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:
```python
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。
相关问题
Python求平均绝对误差
在Python中,计算平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)通常用于评估预测值与真实值之间的差异。MAE是通过对所有预测值与实际值之差取绝对值然后求平均得到的。简单来说,它是每个误差绝对值的平均值,不考虑误差的方向。以下是一个简单的例子来说明如何计算:
```python
def calculate_mae(predictions, actuals):
# predictions: 预测值列表
# actuals: 实际值列表
mae = sum([abs(prediction - actual) for prediction, actual in zip(predictions, actuals)]) / len(predictions)
return mae
# 示例:
predictions = [2.5, 2.8, 2.9, 3.1, 3.3]
actuals = [2.6, 2.7, 2.85, 3.0, 3.2]
mae = calculate_mae(predictions, actuals)
print("平均绝对误差 (MAE):", mae)
```
python平均绝对误差
Python平均绝对误差(MAE)是一种衡量数据离散度的方法,它可以反映出数据分散情况的稳定性。MAE是指预测值与真实值之间差值的绝对值的平均数。在Python中,可以使用如下代码计算MAE:
def calculate_mae(y_true, y_pred):
n = len(y_true)
error_sum = sum(abs(y_t - y_p) for y_t, y_p in zip(y_true, y_pred))
mae = error_sum / n
return mae
其中,y_true表示真实值,y_pred表示预测值。函数中使用了zip函数将y_true和y_pred打包成元组,然后使用循环计算每个元组中两个值的差的绝对值之和,最后除以元素个数得到MAE。
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