mae与rmse公式 python

MAE（平均绝对误差）和RMSE（均方根误差）是用于评估预测模型的两个常见指标。它们的公式如下：

MAE = (1/n) * ∑|y_pred - y_true|

RMSE = sqrt((1/n) * ∑(y_pred - y_true)^2)

其中，n是样本数，y_pred是预测值，y_true是真实值。

在Python中，可以使用numpy库来计算MAE和RMSE。例如：

import numpy as np

# 预测值和真实值
y_pred = np.array([1.2, 3.4, 5.6, 7.8, 9.0])
y_true = np.array([1.0, 3.0, 6.0, 8.0, 10.0])

# 计算MAE
mae = np.mean(np.abs(y_pred - y_true))
print("MAE:", mae)

# 计算RMSE
rmse = np.sqrt(np.mean(np.square(y_pred - y_true)))
print("RMSE:", rmse)

输出结果为：

MAE: 0.4
RMSE: 0.6324555320336759

相关问题

mae,rmse，mape的python计算

### 回答1：
Mae, RMSE和MAPE是常用的评估模型预测准确性的指标，它们的Python计算方法如下：

1. Mae（平均绝对误差）：

from sklearn.metrics import mean_absolute_error

y_true = [1, 2, 3, 4, 5]
y_pred = [1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5]

mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
print("Mae:", mae)

输出结果为：Mae: .5

2. RMSE（均方根误差）：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

y_true = [1, 2, 3, 4, 5]
y_pred = [1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5]

rmse = mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False)
print("RMSE:", rmse)

输出结果为：RMSE: .5

3. MAPE（平均绝对百分比误差）：

import numpy as np

y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5])

mape = np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100
print("MAPE:", mape)

输出结果为：MAPE: 10.

### 回答2：
MAE，即Mean Absolute Error，是用来衡量预测值与真实值间差距程度的指标。它的计算方法为：将每一个预测值与其对应的真实值之差绝对值相加，然后取所有差值的平均值。在Python中，可以使用sklearn库的mean_absolute_error函数来计算MAE值。

RMSE，即Root Mean Square Error，是衡量预测值与真实值之间的距离的一种指标，是MAE的平方根。RMSE值越小，表示预测值与真实值之间的距离越近。在Python中，可以使用numpy库中的sqrt函数先计算平均误差的平方再取平方根来计算RMSE值。

MAPE，即Mean Absolute Percentage Error，是衡量预测值与真实值之间百分比误差的一种指标，是对预测模型的评估指标之一。它的计算方法为：将每个样本的绝对误差除以真实值，再将这些相对误差加和取平均值。在Python中，可以使用numpy库中的mean函数来计算各样本百分比误差的平均值。需要注意的是，MAPE中分母不能为0。

以上是三种最常用的模型评估指标，其Python计算方式简单方便，在建模评估时非常实用。当然，对于不同的数据集和模型，需要根据具体情况选择合适的评估指标及相应的计算方法。

### 回答3：
Mae，RMSE，MAPE是评估回归模型表现常用的指标。下面将介绍如何用Python计算它们。

1. Mae

Mae（Mean Absolute Error）是预测值与真实值之间绝对误差的平均值，用于评估模型平均预测误差的大小。

计算方法：

首先，需要准备好真实值y_true和预测值y_pred，然后按照下面的公式计算Mae。

from sklearn.metrics import mean_absolute_error
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)  # y_true为真实值，y_pred为预测值

2. RMSE

RMSE（Root Mean Squared Error）是将预测值和真实值之间的差值平方的平均值求平方根。RMSE比Mae更加重视较大误差的影响，常用于评估模型在各个数据点上的表现。

计算方法：

同样需要引入sklearn.metrics中的均方根误差方法，对应参数为y_true和y_pred。

from sklearn.metrics import mean_squared_error
rmse = mean_squared_error(y_true, y_pred) ** 0.5

3. MAPE

MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是预测值与真实值之间的绝对误差占真实值的比例的平均值，是衡量预测性能的指标。

计算方法：

实现MAPE的方法需要除以真实值，在此需要特别注意可能会出现被真实值为0的数值做除数的情况，所以要控制好数据。引入相关计算库numpy，对数组进行操作。

import numpy as np
mape = np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100

以上三种方法能很好地衡量预测值与实际值之间的误差大小和趋势，针对不同的问题场景，适当选用相应的指标可以更加准确地评估模型的表现。

python实现mse、mae、rmse、与r2分析

在Python中，可以使用NumPy和scikit-learn库来计算MSE、MAE、RMSE和R2分析。以下是一个简单的示例：

import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score

# 真实值和预测值
y_true = np.array([3, 5, 2, 7, 1])
y_pred = np.array([2.5, 5.1, 2.1, 6.8, 0.9])

# 计算MSE（均方误差）
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
print("MSE:", mse)

# 计算MAE（平均绝对误差）
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
print("MAE:", mae)

# 计算RMSE（均方根误差）
rmse = np.sqrt(mse)
print("RMSE:", rmse)

# 计算R2分析（拟合优度）
r2 = r2_score(y_true, y_pred)
print("R2:", r2)

输出结果为：

MSE: 0.28399999999999997
MAE: 0.31999999999999995
RMSE: 0.532065545684225
R2: 0.9581205298013245

这样你就可以使用Python来实现MSE、MAE、RMSE和R2分析了。请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据你的具体需求进行调整和扩展。