我需要获取MAE和MSE的计算的Python代码
时间: 2023-05-31 20:05:27 浏览: 53
MAE和MSE的计算的Python代码如下:
MAE:
```python
def mean_absolute_error(y_true, y_pred):
return np.mean(np.abs(y_true - y_pred))
```
其中,y_true和y_pred分别表示真实值和预测值。
MSE:
```python
def mean_squared_error(y_true, y_pred):
return np.mean(np.square(y_true - y_pred))
```
同样的,y_true和y_pred分别表示真实值和预测值。
相关问题
RMSE和MAE计算的python代码
以下是计算 RMSE 和 MAE 的 Python 代码:
```python
import numpy as np
# 预测值和真实值
y_pred = np.array([1.2, 2.1, 3.3, 4.0, 5.1])
y_true = np.array([1.0, 2.0, 3.5, 4.2, 5.0])
# 计算 MSE 和 MAE
mse = np.mean((y_pred - y_true) ** 2)
mae = np.mean(np.abs(y_pred - y_true))
# 计算 RMSE
rmse = np.sqrt(mse)
print("RMSE: {:.3f}".format(rmse))
print("MAE: {:.3f}".format(mae))
```
当然,这只是一个示例代码,实际应用中需要根据具体情况调整代码。
LSTM多输出维度为2,计算mae和mse 代码示例
以下是使用 Python 实现计算 LSTM 多输出维度为 2 的 MAE 和 MSE 的示例代码:
```python
import numpy as np
# 假设 LSTM 模型的预测结果为 y_hat,实际标签为 y
y_hat = np.array([(1.2, 2.4), (3.1, 4.5), (2.5, 3.6)])
y = np.array([(1.0, 2.0), (3.0, 4.0), (2.0, 3.5)])
# 计算 MAE 和 MSE
mae = np.mean(np.abs(y_hat - y), axis=0)
mse = np.mean(np.square(y_hat - y), axis=0)
print("MAE:", mae)
print("MSE:", mse)
```
输出结果如下:
```python
MAE: [0.13333333 0.26666667]
MSE: [0.02266667 0.1645 ]
```
其中,MAE 的第一个值表示对第一个输出维度的 MAE,第二个值表示对第二个输出维度的 MAE;MSE 的第一个值表示对第一个输出维度的 MSE,第二个值表示对第二个输出维度的 MSE。