相对误差 python

相对误差（Relative Error）是指已知真实值和近似值，两者之差除以真实值的绝对值所得到的值。在 Python 中，可以使用以下代码计算相对误差：

def relative_error(true_value, approx_value):
    return abs((true_value - approx_value) / true_value)

其中 true_value 表示真实值，approx_value 表示近似值。函数将返回两者的相对误差。

相关问题

python相对误差

Python中计算相对误差的方法可以通过以下公式来实现：

相对误差 = (真实值 - 测量值) / 真实值

假设真实值为x_true，测量值为x_measure，那么可以使用以下代码来计算相对误差：

def relative_error(x_true, x_measure):
    return abs(x_true - x_measure) / abs(x_true)

这个函数会返回一个介于0到1之间的值，表示相对误差的百分比。

python 平均相对误差

平均相对误差是一种衡量预测值与真实值之间差异的指标。在Python中，可以使用以下代码计算平均相对误差：

def mean_relative_error(actual, predicted):
    error_sum = 0
    for i in range(len(actual)):
        error_sum += abs((actual[i] - predicted[i]) / actual[i])
    mean_error = error_sum / len(actual)
    return mean_error

这个函数接受两个参数：actual（真实值）和predicted（预测值），它会计算每个对应值的相对误差，并返回它们的平均值作为结果。请确保输入的列表长度相同。