python 平均相对误差mre
时间: 2023-08-19 08:09:57 浏览: 332
平均相对误差(Mean Relative Error,MRE)是一种衡量预测值与真实值之间差异的指标。在Python中,可以使用scipy.optimize模块中的leastsq()函数进行最小二乘拟合计算,从而得到拟合后的参数。然后,可以使用以下公式计算平均相对误差:
MRE = (1/n) * Σ(|(真实值 - 预测值)| / 真实值)
其中,n是样本数量,Σ表示求和。通过计算每个样本的相对误差,并将它们求和后除以样本数量,即可得到平均相对误差。
请注意,以上提到的leastsq()函数需要传入误差计算函数和初始值作为参数。误差计算函数用于计算每个样本的预测值与真实值之间的差异,而初始值将作为误差计算函数的第一个参数传入。计算的结果是一个包含两个元素的元组,第一个元素是一个数组,表示拟合后的参数;第二个元素如果等于1、2、3、4中的其中一个整数,则拟合成功,否则将会返回mesg。
因此,你可以使用scipy.optimize模块中的leastsq()函数进行最小二乘拟合计算,并根据上述公式计算平均相对误差(MRE)。
相关问题
平均相对误差matlab代码
以下是MATLAB中计算平均相对误差的代码:
```matlab
function mre = mean_relative_error(actual, predicted)
% actual: 实际值
% predicted: 预测值
% 计算相对误差
relative_error = abs(actual - predicted) ./ actual;
% 去除NaN和Inf
relative_error(isnan(relative_error) | isinf(relative_error)) = 0;
% 计算平均相对误差
mre = mean(relative_error);
end
```
使用方法:
将实际值和预测值作为函数的输入参数,即可得到平均相对误差。例如,如果实际值和预测值分别存储在向量actual和predicted中,则可以使用以下代码计算平均相对误差:
```matlab
actual = [1.2, 3.4, 5.6, 7.8];
predicted = [1.1, 3.3, 5.5, 7.9];
mre = mean_relative_error(actual, predicted);
disp(mre);
```
以上代码将输出平均相对误差的值。
MATLAB中MRE误差怎么算
MRE误差是指Mean Relative Error,其计算方式是实际值与预测值的差值除以实际值的绝对值再求平均数。具体计算公式为MRE = (1/n) * Σ |(预测值 - 实际值)/实际值|。其中,n为样本数。