Python计算误差性能指标

Python多种计算误差性能指标的方法，常见的包括以下几种：

1. 绝对误差（Absolute Error）：绝对误差是预测值与真实值之间差值的绝对值的平均值。可以使用numpy的`abs`函数来计算绝对误差。

2. 平均绝对误差（Mean Absolute Error，简称MAE）：平均绝对误差是绝对误差的平均值，可以使用scikit-learn的`mean_absolute_error`函数计算。

3. 相对误差（Relative Error）：相对误差是预测值与真实值之间差值的绝对值与真实值之间差值的比例的平均值。可以使用numpy的`abs`函数和`mean`函数来计算相对误差。

4. 均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）：均方误差是预测值与真实值之间差值的平方的平均值，可以使用scikit-learn的`mean_squared_error`函数计算。

5. 均方根误差（Root Mean Squared Error，简称RMSE）：均方根误差是均方误差的平方根，可以使用numpy的`sqrt`函数和scikit-learn的`mean_squared_error`函数来计算。

这些方法都是常用的计算误差性能指标的方法，具体使用哪种方法取决于你的需求和数据类型。