python如何求mae,Python中计算MAE的方法
原创Python中计算平均绝对误差(MAE)的方法
在Python中,可以使用多种库来计算平均绝对误差(MAE),其中最常用的库是numpy
和pandas
。
使用numpy
计算MAE的方法如下:
1、导入numpy
库。
2、计算两个数组或向量的绝对差值。
3、计算绝对差值的平均值。
示例代码如下:
import numpy as np 定义两个数组或向量 y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y_pred = np.array([1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5]) 计算绝对差值 abs_diff = np.abs(y_true - y_pred) 计算平均绝对误差(MAE) mae = np.mean(abs_diff) print(f"The Mean Absolute Error (MAE) is: {mae}")
使用pandas
计算MAE的方法如下:
1、导入pandas
库。
2、将两个数据框或向量转换为pandas
的Series
类型。
3、使用Series
的abs()
方法计算绝对差值。
4、使用Series
的mean()
方法计算平均绝对误差(MAE)。
示例代码如下:
import pandas as pd 定义两个数据框或向量 y_true = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) y_pred = pd.Series([1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5]) 计算绝对差值 abs_diff = y_true - y_pred).abs() 计算平均绝对误差(MAE) mae = abs_diff.mean() print(f"The Mean Absolute Error (MAE) is: {mae}")