写个python的MAE计算程序
时间: 2024-03-14 08:42:12 浏览: 40
当计算机模型用于预测连续数值时,常用的评估指标之一是平均绝对误差(Mean Absolute Error,简称MAE)。下面是一个用Python编写的计算MAE的程序示例:
```python
def calculate_mae(predictions, targets):
"""
计算平均绝对误差(MAE)
参数:
predictions:预测值列表
targets:真实值列表
返回:
mae:平均绝对误差
"""
if len(predictions) != len(targets):
raise ValueError("预测值和真实值的数量不一致")
absolute_errors = [abs(pred - target) for pred, target in zip(predictions, targets)]
mae = sum(absolute_errors) / len(predictions)
return mae
# 示例用法
predictions = [1.5, 2.7, 3.9, 4.2]
targets = [1.8, 2.5, 4.0, 3.7]
mae = calculate_mae(predictions, targets)
print("MAE:", mae)
```
这个程序定义了一个`calculate_mae`函数,它接受两个参数:`predictions`和`targets`,分别表示预测值和真实值的列表。函数内部首先检查预测值和真实值的数量是否一致,然后计算每个预测值与真实值之间的绝对误差,并将这些绝对误差求和后除以预测值的数量,得到平均绝对误差(MAE)。
示例用法展示了如何使用这个函数来计算MAE,并将结果打印出来。