Python实现MAE

前言

MAE（Mean Absolute Error）是用于评估预测模型的性能的一种常见指标，它衡量了预测值与真实值之间的平均绝对误差。本文将介绍如何使用Python实现MAE指标的计算。

MAE的定义

MAE是预测值与真实值之间差值的绝对值的平均值，其计算公式如下：

$$ MAE = \frac{\sum_{i=1}^{n}|y_i - \hat{y_i}|}{n} $$

其中，$y_i$表示真实值，$\hat{y_i}$表示预测值。

Python实现

下面我们将通过一个简单的示例来演示如何使用Python实现MAE的计算。

示例数据

假设我们有一组真实值和对应的预测值，如下所示：

real_values = [3, 5, 7, 6, 8]
predicted_values = [2, 4, 6, 7, 9]

计算MAE

要计算MAE，我们可以按照上述公式，分别计算每个真实值和预测值之间的差值的绝对值，然后求平均值。下面是使用Python实现的代码：

def calculate_mae(real_values, predicted_values):
    sum_abs_diff = sum([abs(real_val - predicted_val) for real_val, predicted_val in zip(real_values, predicted_values)])
    mae = sum_abs_diff / len(real_values)
    return mae

mae = calculate_mae(real_values, predicted_values)
print("MAE:", mae)

运行以上代码，将输出MAE的值：2.0。

序列图

下面是使用mermaid语法绘制的计算MAE的序列图：

sequenceDiagram
    participant User
    participant System
    User -> System: 提供真实值和预测值
    System -> System: 计算MAE
    System -> User: 返回MAE值

以上序列图展示了用户提供真实值和预测值的过程，系统计算MAE的过程，并将计算得到的MAE值返回给用户。

关系图

下面是使用mermaid语法绘制的计算MAE的关系图：

erDiagram
    MAE ||-- real_values : has
    MAE ||-- predicted_values : has

以上关系图展示了MAE与真实值和预测值之间的关系。

总结

本文介绍了如何使用Python实现MAE指标的计算，并给出了一个示例代码。我们还使用mermaid语法绘制了计算MAE的序列图和关系图，以帮助读者更好地理解计算过程。希望本文能够对你理解MAE的计算及其在预测模型中的应用有所帮助。