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

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。

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。

errors = predictions - target

3. 计算误差的绝对值，以便于对误差进行统计分析。

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。

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：

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。