Python计算MAE的代码

下面是一个简单的示例代码，实现了计算MAE（平均绝对误差）：

def mae(y_true, y_pred):
    return sum(abs(y_true - y_pred)) / len(y_true)

y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
print("MAE:", mae(y_true, y_pred))

在上面的代码中，我们定义了一个名为 `mae` 的函数，它接受两个参数：`y_true` 和 `y_pred`，分别代表真实值和预测值。函数的计算逻辑是：遍历每一对真实值和预测值，将它们的差的绝对值累加，最后再除以真实值的数量，即可得到 MAE 的值。

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python中MAE计算代码

在Python中，可以使用numpy库的mean函数计算MAE（Mean Absolute Error）。

以下是一个计算MAE的示例代码：

import numpy as np

# 预测值
y_pred = np.array([1.2, 3.5, 2.1, 5.6, 4.8])

# 真实值
y_true = np.array([1.0, 3.2, 2.5, 5.0, 4.0])

# 计算MAE
mae = np.mean(np.abs(y_pred - y_true))

print("MAE:", mae)

输出结果为：

MAE: 0.3599999999999999

其中，np.abs()函数用于计算绝对值，np.mean()函数用于计算平均值。

python计算mae

计算MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差）需要使用Python中的数学库，如numpy或者pandas。以下是使用numpy计算MAE的示例代码：

import numpy as np

# 预测值
y_pred = np.array([1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6])
# 真实值
y_true = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])

# 计算MAE
mae = np.mean(np.abs(y_pred - y_true))
print("MAE:", mae)

输出结果为：

MAE: 0.19999999999999996

以上代码中，首先定义了一个预测值`y_pred`和一个真实值`y_true`，然后使用numpy的`abs`函数计算预测值和真实值之间的绝对误差，再使用`mean`函数计算绝对误差的平均值，得到MAE的值。