如何计算预测误差的平均值
时间: 2024-01-13 22:05:24 浏览: 38
计算预测误差的平均值通常使用均方误差(Mean Squared Error, MSE)或平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)来衡量。它们的计算公式如下:
均方误差(MSE):
$$
MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}{(y_i - \hat{y}_i)^2}
$$
其中,$y_i$ 是真实的目标值,$\hat{y}_i$ 是模型预测的目标值,n 是样本数量。
平均绝对误差(MAE):
$$
MAE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}{|y_i - \hat{y}_i|}
$$
与 MSE 类似,$y_i$ 是真实的目标值,$\hat{y}_i$ 是模型预测的目标值,n 是样本数量。
在 scikit-learn 中,可使用 `mean_squared_error` 和 `mean_absolute_error` 函数来计算 MSE 和 MAE。例如:
```python
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
```
其中,`y_true` 是真实的目标值,`y_pred` 是模型预测的目标值。
相关问题
R语言计算平均绝对预测误差
在R语言中,你可以使用以下代码来计算平均绝对预测误差(MAPE):
```R
# 假设你有真实值和预测值的向量
true_values <- c(1, 2, 3, 4, 5)
predicted_values <- c(1.5, 2.2, 3.7, 4.1, 5.5)
# 计算平均绝对预测误差
mape <- mean(abs((true_values - predicted_values) / true_values)) * 100
# 输出结果
mape
```
以上代码中,我们首先定义了真实值和预测值的向量 `true_values` 和 `predicted_values`。然后,我们使用 `(true_values - predicted_values) / true_values` 计算了每个样本的绝对误差百分比。最后,通过使用 `mean` 函数计算平均绝对预测误差,并将结果乘以 100 转换为百分比。
请将真实值和预测值替换为你自己的数据,然后运行代码即可得到平均绝对预测误差的结果。
预测误差 计算公式
以下是几种预测误差的计算公式:
1. 平均绝对误差MAE,其能更好地反映预测值与真实值误差的实际情况,计算公式如下:
$$
MAE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_i-\hat{y_i}|
$$
其中,$y_i$为真实值,$\hat{y_i}$为预测值,$n$为样本数。
2. 均方误差MSE,其计算公式为:
$$
MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y_i})^2
$$
其中,$y_i$为真实值,$\hat{y_i}$为预测值,$n$为样本数。
3. 平均绝对百分误差MAPE,其计算公式为:
$$
MAPE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\frac{|y_i-\hat{y_i}|}{y_i}\times100\%
$$
其中,$y_i$为真实值,$\hat{y_i}$为预测值,$n$为样本数。
4. R2(R-Square),其计算公式为:
$$
R^2=1-\frac{\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y_i})^2}{\sum_{i=1}^{n}(y_i-\bar{y})^2}
$$
其中,$y_i$为真实值,$\hat{y_i}$为预测值,$\bar{y}$为真实值的平均值,$n$为样本数。
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