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。

相关问题

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。

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：

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)