Python求平均绝对误差

在Python中，计算平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）通常用于评估预测值与真实值之间的差异。MAE是通过对所有预测值与实际值之差取绝对值然后求平均得到的。简单来说，它是每个误差绝对值的平均值，不考虑误差的方向。以下是一个简单的例子来说明如何计算：

def calculate_mae(predictions, actuals):
    # predictions: 预测值列表
    # actuals: 实际值列表
    mae = sum([abs(prediction - actual) for prediction, actual in zip(predictions, actuals)]) / len(predictions)
    return mae

# 示例：
predictions = [2.5, 2.8, 2.9, 3.1, 3.3]
actuals = [2.6, 2.7, 2.85, 3.0, 3.2]
mae = calculate_mae(predictions, actuals)
print("平均绝对误差 (MAE):", mae)

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我需要PYTHON求平均绝对百分误差的代码

以下是Python求平均绝对百分误差的代码：

import numpy as np

# 定义函数计算平均绝对百分误差
def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred):
    return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100

# 测试数据
y_true = np.array([3.2, 6.5, 9.1, 12.3, 15.6])
y_pred = np.array([3.5, 6.2, 8.9, 11.8, 15.9])

# 计算平均绝对百分误差并输出结果
mape = mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred)
print("平均绝对百分误差为：{:.2f}%".format(mape))

希望能够帮到您！接下来，您可以继续问我其它问题。

均方根误差python和平均绝对误差

在Python中，可以使用numpy库中的函数计算均方根误差和平均绝对误差。具体实现如下：

import numpy as np

# 计算均方根误差
def rmse(predictions, targets):
    return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean())

# 计算平均绝对误差
def mae(predictions, targets):
    return np.abs(predictions - targets).mean()

其中，`predictions`为预测值，`targets`为真实值。可以通过调用这两个函数来计算均方根误差和平均绝对误差。