Python求平均绝对误差
时间: 2024-06-14 17:01:56 浏览: 7
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:
```python
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)
```
相关问题
python平均绝对误差
Python平均绝对误差(MAE)是一种衡量数据离散度的方法,它可以反映出数据分散情况的稳定性。MAE是指预测值与真实值之间差值的绝对值的平均数。在Python中,可以使用如下代码计算MAE:
def calculate_mae(y_true, y_pred):
n = len(y_true)
error_sum = sum(abs(y_t - y_p) for y_t, y_p in zip(y_true, y_pred))
mae = error_sum / n
return mae
其中,y_true表示真实值,y_pred表示预测值。函数中使用了zip函数将y_true和y_pred打包成元组,然后使用循环计算每个元组中两个值的差的绝对值之和,最后除以元素个数得到MAE。
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:
```python
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。
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