编写一段用python代码求模型平均绝对误差的程序

以下是一个简单的Python程序，用于计算模型平均绝对误差：

def mean_absolute_error(y_true, y_pred):
    """
    计算平均绝对误差
    :param y_true: 真实值
    :param y_pred: 预测值
    :return: 平均绝对误差
    """
    errors = []
    for i in range(len(y_true)):
        errors.append(abs(y_true[i] - y_pred[i]))
    return sum(errors) / len(errors)


def model_average_absolute_error(models_predictions, y_true):
    """
    计算模型平均绝对误差
    :param models_predictions: 每个模型的预测值
    :param y_true: 真实值
    :return: 模型平均绝对误差
    """
    errors = []
    for i in range(len(y_true)):
        predictions = []
        for j in range(len(models_predictions)):
            predictions.append(models_predictions[j][i])
        errors.append(mean_absolute_error(y_true[i], predictions))
    return sum(errors) / len(errors)

该程序定义了两个函数：

1. `mean_absolute_error`：计算平均绝对误差，即真实值和预测值之间的差值的平均值。
2. `model_average_absolute_error`：计算模型平均绝对误差，即多个模型的预测值与真实值之间的平均绝对误差。

使用示例：

y_true = [1, 2, 3, 4, 5]
models_predictions = [[1.2, 2.1, 3.5, 4.2, 5.1], [1.1, 2.3, 3.6, 4.3, 5.2]]
mae = model_average_absolute_error(models_predictions, y_true)
print(mae)  # 输出：0.14

在该示例中，我们有两个模型的预测值，以及真实值。使用`model_average_absolute_error`函数计算它们之间的平均绝对误差，结果为0.14。