python mae
时间: 2023-10-28 13:02:03 浏览: 47
MAE是平均绝对误差(Mean Absolute Error)的缩写,用于评估模型预测值与真实值之间的平均差异程度。在Python中,我们可以通过自定义函数或使用现有的函数库来计算MAE。
自定义函数示例:
```python
def mae(y_true, y_pred):
n = len(y_true)
error = 0
for i in range(n):
error += abs(y_true[i - y_pred[i])
return error / n
```
上述代码通过循环计算每个样本的绝对差值,并将其累加到error变量中。最后,将累计的绝对差值除以样本数量n,即可得到平均绝对误差。
使用现有函数库示例:
```python
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
y_true = [1, 2, 3, 4, 5]
y_pred = [1.2, 1.8, 2.9, 4.2, 4.7]
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
print("MAE =", mae)
```
上述代码使用了sklearn.metrics库中的mean_absolute_error函数来计算MAE。将样本的真实值y_true和预测值y_pred作为参数传入函数中,即可得到平均绝对误差。
综上所述,通过自定义函数或使用现有的函数库,可以在Python中计算得到MAE(平均绝对误差)的值。
相关问题
python MAE、MAPE计算代码
以下是Python中计算MAE(Mean Absolute Error)和MAPE(Mean Absolute Percentage Error)的代码示例:
```python
import numpy as np
# 计算MAE
def calculate_mae(actual, pred):
return np.mean(np.abs(actual - pred))
# 计算MAPE
def calculate_mape(actual, pred):
return np.mean(np.abs((actual - pred) / actual)) * 100
```
其中,`actual`表示实际值,`pred`表示预测值。使用`np.mean()`函数计算平均值。在计算MAPE时,需要将结果乘以100,以转换为百分比。
Python求mae
在Python中,Mean Absolute Error (MAE) 是用来评估预测值和实际值之间差异的一个指标,它表示平均每个样本预测误差的绝对值。计算MAE非常简单,主要步骤如下:
1. **定义**:MAE = (1/n) * Σ|y_true - y_pred|,其中n是样本数量,y_true是实际值,y_pred是预测值。
2. **实现**:你可以使用Python的内置库`sklearn.metrics`中的`mean_absolute_error`函数来直接计算MAE,如下所示:
```python
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
# 假设你有两个列表,y_true包含真实值,y_pred包含预测值
y_true = [1, 2, 3, 4, 5]
y_pred = [1.1, 2.2, 3.3, 4.3, 5.5]
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
```
3. **输出结果**:返回的结果就是MAE值,这个值越小,说明预测的准确性越高。
如果你想要自己编写函数计算MAE,也可以按照上述公式进行:
```python
def custom_mae(y_true, y_pred):
return sum(abs(y_true - y_pred)) / len(y_true)
# 使用自定义函数计算
custom_mae_value = custom_mae(y_true, y_pred)
```
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