帮我用python实现平均绝对误差

好的，您可以使用以下代码实现平均绝对误差：

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：

!pip install scikit-learn

如果您已经安装了该库，可以直接导入：

import sklearn.metrics as metrics

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Python求平均绝对误差

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：

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)

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：

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。