python平均绝对误差函数MAE

Python平均绝对误差函数MAE

介绍

在数据分析和机器学习中，我们经常需要评估模型的性能。评估指标的选择对于模型的训练和调优至关重要。平均绝对误差（Mean Absolute Error，简称MAE）是一种常用的评估指标，用于衡量模型预测结果与实际观测值之间的平均差异程度。本文将介绍什么是MAE以及如何使用Python计算MAE。

MAE的定义

平均绝对误差是预测值与实际观测值之间绝对差值的平均值。假设我们有n个样本，用yi表示第i个观测值，用fi表示第i个样本的预测值，则MAE的计算公式如下：

MAE = ( |f1 - y1| + |f2 - y2| + ... + |fn - yn| ) / n

MAE的值越小，表示模型的预测结果与实际观测值越接近，模型的性能越好。

代码示例

下面是一个使用Python计算MAE的简单示例。假设我们有10个观测值和对应的预测值：

observations = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
predictions = [1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5, 7.5, 8.5, 9.5, 10.5]

我们可以使用以下代码计算MAE：

def calculate_mae(observations, predictions):
    n = len(observations)
    mae = sum([abs(observations[i] - predictions[i]) for i in range(n)]) / n
    return mae

mae = calculate_mae(observations, predictions)
print("MAE:", mae)

代码输出结果为：

MAE: 0.5

以上代码的计算过程是很简单的。我们首先定义了一个calculate_mae函数，接受两个参数：观测值列表和预测值列表。在函数内部，首先获取列表的长度n，然后使用列表推导式计算了每个观测值与预测值的差的绝对值，并将它们相加求和。最后，将求和结果除以n得到平均绝对误差。

序列图

现在让我们使用mermaid语法中的sequenceDiagram标识一个计算MAE的过程：

sequenceDiagram
    participant A as 观测值列表
    participant B as 预测值列表
    participant C as 计算MAE
    A->>C: 传递观测值列表
    B->>C: 传递预测值列表
    C->>C: 计算MAE
    C->>B: 返回MAE

以上序列图描述了整个计算MAE的过程。观测值列表和预测值列表分别传递给计算MAE的函数，函数内部计算MAE并返回结果。

总结

本文介绍了Python中平均绝对误差函数MAE的定义和使用方法。MAE是一种常用的评估指标，用于衡量模型预测结果与实际观测值之间的平均差异程度。通过使用Python，我们可以方便地计算MAE并评估模型的性能。

使用以下markdown语法标识代码：

```python
代码内容

使用以下mermaid语法标识关系图：

```markdown
```mermaid
erDiagram
  ...

使用以下mermaid语法标识序列图：

```markdown
```mermaid
sequenceDiagram
  ...

参考资料：

- [Mean Absolute Error (MAE)](