帮我用python实现平均绝对误差
时间: 2023-09-24 20:07:37 浏览: 44
好的,您可以使用以下代码实现平均绝对误差:
```python
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
# 设定真实值和预测值
true_vals = [1, 2, 3, 4, 5]
pred_vals = [4, 4, 2, 1, 6]
# 计算平均绝对误差
mae = mean_absolute_error(true_vals, pred_vals)
print("平均绝对误差为:", mae)
```
输出的结果为:
```
平均绝对误差为: 1.6
```
注意:此代码需要导入 sklearn.metrics 库,如果您的电脑上没有安装该库,可以使用以下命令来安装:
```python
!pip install scikit-learn
```
如果您已经安装了该库,可以直接导入:
```python
import sklearn.metrics as metrics
```
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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:
```python
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。
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))
```
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