#-- coding: utf-8 -- #计算预测误差 import pandas as pd #参数初始化 file = '../data/predictdata.xls' data = pd.read_excel(file) #计算误差 abs_ = (data[u'预测值'] - data[u'实际值']).abs() mae_ = abs_.mean() # mae rmse_ = ((abs_**2).mean())**0.5 # rmse mape_ = (abs_/data[u'实际值']).mean() # mape print(u'平均绝对误差为：%0.4f，\n均方根误差为：%0.4f，\n平均绝对百分误差为：%0.6f。' %(mae_, rmse_, mape_))加注释

# -- coding: utf-8 --
# 上面这行是为了确保代码中可以使用中文注释和中文字符
# 计算预测误差

import pandas as pd

# 参数初始化
file = '../data/predictdata.xls' # 文件路径
data = pd.read_excel(file) # 读取数据

# 计算误差
abs_ = (data[u'预测值'] - data[u'实际值']).abs()
mae_ = abs_.mean() # 平均绝对误差
rmse_ = ((abs_**2).mean())**0.5 # 均方根误差
mape_ = (abs_/data[u'实际值']).mean() # 平均绝对百分误差

# 输出结果
print(u'平均绝对误差为：%0.4f，\n均方根误差为：%0.4f，\n平均绝对百分误差为：%0.6f。' %(mae_, rmse_, mape_)) # 使用中文字符来提高代码可读性，输出各项误差的值，保留4位小数和6位小数。

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#-*- coding: utf-8 -*- #计算预测误差 import pandas as pd #参数初始化 file = '../data/predictdata.xls' data = pd.read_excel(file) #计算误差 abs_ = (data[u'预测值'] - data[u'实际值']).abs() mae_ = abs_.mean() # mae rmse_ = ((abs_**2).mean())**0.5 # rmse mape_ = (abs_/data[u'实际值']).mean() # mape print(u'平均绝对误差为：%0.4f，\n均方根误差为：%0.4f，\n平均绝对百分误差为：%0.6f。' %(mae_, rmse_, mape_))

这段代码的功能是读取一个Excel文件，计算预测误差指标：平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分误差（MAPE），并输出结果。其中，MAE表示预测值和实际值之间的平均绝对误差，RMSE表示预测值和实际值之间的均方根误差，MAPE表示预测值和实际值之间的平均绝对百分误差。

具体实现过程如下：

1. 参数初始化：设置Excel文件路径并读取数据。

2. 计算误差：根据预测值和实际值计算绝对误差，并分别求出MAE、RMSE和MAPE。

3. 输出结果：使用print语句输出计算结果。

需要注意的是，该代码中使用了pandas库来读取Excel文件和计算误差指标。如果要运行该代码，需要先安装pandas库。