请给出在上面那个例子里计算MAE的代码
时间: 2023-12-10 15:02:22 浏览: 30
假设我们已经有了一个模型和测试数据集,其中模型的预测结果保存在列表 `predictions` 中,实际值保存在列表 `actual_values` 中,那么可以使用如下代码计算 MAE:
```python
def mean_absolute_error(predictions, actual_values):
errors = []
for i in range(len(predictions)):
error = abs(predictions[i] - actual_values[i])
errors.append(error)
return sum(errors) / len(errors)
mae = mean_absolute_error(predictions, actual_values)
print("MAE: ", mae)
```
在这段代码中,我们首先定义了一个 `mean_absolute_error` 函数,它接受两个参数,即模型的预测结果和实际值。然后,我们使用一个 for 循环遍历两个列表,计算每个样本的预测误差,并将其保存在一个名为 `errors` 的列表中。最后,我们计算 `errors` 列表中所有元素的平均值,即为 MAE。
需要注意的是,在实际应用中,我们通常会使用现成的库函数来计算 MAE,例如 scikit-learn 中的 `mean_absolute_error` 函数。
相关问题
MAE计算matlab
MAE(Mean Absolute Error,平均绝对误差)是一种常用的回归模型评价指标,可以用来评估模型对真实值的预测误差。在 MATLAB 中计算 MAE 的代码如下:
假设有预测值 y_pred 和真实值 y_true:
```matlab
y_pred = [1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6];
y_true = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0];
```
则可以使用如下代码计算 MAE:
```matlab
mae = mean(abs(y_pred - y_true));
```
其中 `abs(y_pred - y_true)` 表示预测值与真实值之间的差值的绝对值,`mean()` 函数表示对绝对差值取平均值,最终得到的 `mae` 就是 MAE 的值。
在上面的例子中,计算结果为:
```matlab
mae = 0.3000
```
matlab中mae
MAE是Mean Absolute Error的缩写,表示平均绝对误差。在MATLAB中,可以使用以下代码计算MAE:
```matlab
% 假设有预测值y_pred和实际值y_true
y_pred = [1, 2, 3, 4, 5];
y_true = [1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5];
% 计算平均绝对误差
mae = mean(abs(y_pred - y_true));
```
上述代码中,`y_pred`是预测值,`y_true`是实际值。通过将两者之差取绝对值,然后计算平均值,即可得到MAE。在这个例子中,计算得到的MAE为0.5。
请注意,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。