return np.mean(np.abs((x - y) / x))中的abs是什么意思
时间: 2024-05-31 13:12:26 浏览: 102
在该代码中,`abs()`是Python内置函数,表示取一个数的绝对值。在这里,它被用于计算 `(x - y) / x` 的绝对值,即两个数之间的相对误差(相对误差定义为绝对误差除以参考值,这里的参考值是 x)。然后使用 `np.mean()` 计算相对误差的平均值。这个操作通常用于评估两个数之间的误差大小。
相关问题
def rmse(y,yhat): return np.sum((y - yhat) ** 2) ** 0.5 def rmspe(y, yhat): return np.sqrt(np.mean((yhat/y-1) ** 2))
这段代码定义了两个函数,分别用于计算回归问题中的均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(RMSPE)。
其中,RMSE的计算公式为:
$$RMSE = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_i - \hat{y}_i)^2}$$
其中,$y_i$表示真实值,$\hat{y}_i$表示预测值,$N$表示样本数。
RMSPE的计算公式为:
$$RMSPE = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\left(\frac{\hat{y}_i}{y_i} - 1\right)^2}$$
其中,$y_i$表示真实值,$\hat{y}_i$表示预测值,$N$表示样本数。
这两个函数都是评估回归模型性能的常用指标,RMSE衡量预测值与真实值之间的距离,RMSPE衡量相对误差大小。
def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred): y_true,y_pred = np.array(y_true).ravel(),np.array(y_pred).ravel() return 1-np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) from sklearn.metrics import mean_absolute_error
这段代码中定义了一个计算平均绝对百分比误差(MAPE)的函数mean_absolute_percentage_error,并使用了numpy和sklearn.metrics库。其中,y_true表示真实值,y_pred表示预测值,np.array将它们转换为一维数组,ravel()函数将多维数组压缩成一维数组。函数返回的是1减去平均绝对百分比误差的值。同时,代码中还导入了sklearn.metrics库中的另一个函数mean_absolute_error,用于计算平均绝对误差(MAE)。