python计算MAE
时间: 2023-06-28 10:04:56 浏览: 41
在Python中计算MAE(平均绝对误差)可以使用NumPy库中的函数。
假设我们有两个数组:`y_true`和`y_pred`,分别表示真实值和预测值。则计算MAE的代码如下:
```python
import numpy as np
def mae(y_true, y_pred):
return np.mean(np.abs(y_true - y_pred))
```
使用上述代码可以计算出`y_true`和`y_pred`之间的平均绝对误差。
相关问题
python计算mae
计算MAE(Mean Absolute Error,平均绝对误差)需要使用Python中的数学库,如numpy或者pandas。以下是使用numpy计算MAE的示例代码:
```python
import numpy as np
# 预测值
y_pred = np.array([1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6])
# 真实值
y_true = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
# 计算MAE
mae = np.mean(np.abs(y_pred - y_true))
print("MAE:", mae)
```
输出结果为:
```
MAE: 0.19999999999999996
```
以上代码中,首先定义了一个预测值`y_pred`和一个真实值`y_true`,然后使用numpy的`abs`函数计算预测值和真实值之间的绝对误差,再使用`mean`函数计算绝对误差的平均值,得到MAE的值。
Python计算MAE
当前日期是2020年9月11日。Python计算MAE的方法是计算预测值与实际值之间的绝对平均误差,即MAE=|y1-y1'|+|y2-y2'|+...+|yn-yn'|/n,其中y1,y2,...,yn为实际值,y1',y2',...,yn'为预测值。