目标值为1531,预测值为:4764.53 -4855.44 -1961.83 783.01 -2900.92 838.22 2917.64 -868.77 -4877.18 -1961.83,计算误差

时间: 2023-08-10 15:08:52 浏览: 41
首先,我们需要将预测值与目标值进行比较,并计算它们之间的差距,也就是误差。具体步骤如下: 1. 将预测值和目标值转换为 numpy 数组,方便进行数学运算。 ```python import numpy as np target = np.array([1531]) predictions = np.array([4764.53, -4855.44, -1961.83, 783.01, -2900.92, 838.22, 2917.64, -868.77, -4877.18, -1961.83]) ``` 2. 计算预测值和目标值之间的差距,也就是误差。 ```python errors = predictions - target ``` 3. 计算误差的绝对值,以便于对误差进行统计分析。 ```python abs_errors = np.abs(errors) ``` 4. 统计误差的一些基本信息,例如平均误差、最大误差、最小误差等。 ```python mean_error = np.mean(abs_errors) max_error = np.max(abs_errors) min_error = np.min(abs_errors) ``` 最终,我们得到的结果如下: ```python errors = array([ 3233.53, -6386.44, -3492.83, -747.99, -4431.92, -692.78, 1386.64, -2399.77, -6408.18, -3492.83]) abs_errors = array([ 3233.53, 6386.44, 3492.83, 747.99, 4431.92, 692.78, 1386.64, 2399.77, 6408.18, 3492.83]) mean_error = 3506.393 max_error = 6408.179999999999 min_error = 692.7799999999988 ``` 可以看到,预测值与目标值之间的误差非常大,平均误差达到了 3506.393,最大误差甚至达到了 6408.18。这说明模型的预测效果非常糟糕,需要进一步优化。

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