python平均绝对误差值算法

Python中计算平均绝对误差值（Mean Absolute Error，MAE）的算法如下：

1. 导入必要的库：

import numpy as np

2. 定义真实值和预测值：

y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5])

3. 计算MAE：

mae = np.mean(np.abs(y_true - y_pred))

其中，`np.abs(y_true - y_pred)`用于求预测值和真实值之差的绝对值，`np.mean()`用于求平均值。

计算得到的MAE值就是预测值和真实值之间的平均绝对误差值。

相关问题

帮我写一个python文件示例实现回归算法评价指标，指标包括平均绝对误差、均方误差和决定系数R2

好的，以下是一个回归算法评价指标的Python示例代码：

import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score

# 生成一些随机数据作为示例
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([0.8, 1.9, 3.1, 4.2, 4.9])

# 计算各种指标
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
r2 = r2_score(y_true, y_pred)

# 输出结果
print("平均绝对误差 (MAE):", mae)
print("均方误差 (MSE):", mse)
print("决定系数 (R2):", r2)

希望这个例子对你有帮助！如果你有其它问题，也欢迎问我。

python实现回归算法评价指标，指标包括平均绝对误差、均方误差和决定系数R2。

可以使用sklearn库中的指标函数来计算这些评价指标。具体实现如下：

from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score

# y_true为真实值，y_pred为预测值
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)  # 平均绝对误差
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)  # 均方误差
r2 = r2_score(y_true, y_pred)  # 决定系数R2

这些指标的具体含义请自行查阅相关资料。回答完毕，还有需要我解答的问题吗？