MAE 的平均值代码
时间: 2023-07-03 15:21:35 浏览: 41
以下是Python代码,计算多组数据的MAE平均值:
```python
# 假设有多组数据,每组数据的真实值为y_true,预测值为y_pred
mae_list = []
for i in range(len(y_true)):
mae = abs(y_true[i] - y_pred[i])
mae_list.append(mae)
mae_mean = sum(mae_list) / len(mae_list)
print("MAE的平均值为:", mae_mean)
```
其中,`y_true`和`y_pred`分别是真实值和预测值的列表,`mae_list`是每组数据的MAE值列表,`mae_mean`是所有MAE值的平均值。
相关问题
MAE python代码
以下是计算绝对平均误差(Mean Absolute Error, MAE)的Python代码示例:
```python
import numpy as np
def mean_absolute_error(y_true, y_pred):
return np.mean(np.abs(y_true - y_pred))
# 示例数据
y_true = np.array([3, 5, 2, 7, 1])
y_pred = np.array([2.5, 4.5, 2, 8, 1.5])
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
print("MAE:", mae)
```
这段代码定义了一个名为`mean_absolute_error`的函数,它接受两个参数 `y_true`和 `y_pred`,分别表示真实值和预测值。函数内部使用NumPy库计算了预测值与真实值之间的差值的绝对值,并计算了平均值作为MAE的结果。最后,我们给出了一个示例数据,计算并打印了MAE的值。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际使用中可能需要根据具体情况进行适当的修改。
matlab mae损失函数代码
可以使用以下代码来实现matlab中的mae损失函数:
function loss = mae_loss(y_true, y_pred)
loss = sum(abs(y_true - y_pred)) / numel(y_true);
end
请注意,这个函数只接受两个参数,即真实值和预测值,它的返回值是一个标量,表示平均绝对误差。如果你需要使用这个函数来训练神经网络,则需要将其嵌入到你的代码中,然后将它作为损失函数来使用。