Numpy Mean Absolute Error函数的用法

在本文中，我们将介绍numpy中的Mean Absolute Error函数的用法。均方差是衡量模型的预测值与真实值之间差异的一种常见度量方法，而均方差可以进一步衍生出平均绝对误差。

平均绝对误差是预测值与真实值之差绝对值的平均，它的计算公式如下：

MAE(Y, \hat{Y}) = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}|y_i – \hat{y_i}|

其中Y表示真实值，\hat{Y}表示预测值，n表示样本数量。

numpy提供了计算平均绝对误差的函数mean_absolute_error，可以轻松计算模型的预测误差。

下面是一个简单的例子：

import numpy as np

y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]

mae = np.mean(np.abs(np.array(y_true) - np.array(y_pred)))
print(mae)

输出结果为：

0.5

上述例子中，真实值为[3, -0.5, 2, 7]，预测值为[2.5, 0.0, 2, 8]，通过numpy中的mean_absolute_error函数计算得到平均绝对误差为0.5。

除了计算与预测值的误差之外，有时候还需要计算每个样本的误差，这可以通过设置参数multioutput的值来实现。如果设置为’raw_values’，则返回每个样本的绝对误差值的数组；如果设置为’uniform_average’，则返回所有样本的平均绝对误差值。

下面是一个返回每个样本绝对误差的数组的例子：

import numpy as np

y_true = [[0.5, 1], [-1, 1], [7, -6]]
y_pred = [[0, 2], [-1, 2], [8, -5]]

mae = np.mean(np.abs(np.array(y_true) - np.array(y_pred)), axis=1)
print(mae)

输出结果为：

[0.5, 0.5, 1.5]

上述例子中，真实值为[[0.5, 1], [-1, 1], [7, -6]]，预测值为[[0, 2], [-1, 2], [8, -5]]，通过numpy中的mean_absolute_error函数计算每个样本的绝对误差值的数组，返回结果为[0.5, 0.5, 1.5]。

阅读更多：Numpy 教程

总结

本文介绍了numpy中的Mean Absolute Error函数的用法，希望能够对读者有所帮助。平均绝对误差是衡量模型预测能力的重要指标之一，在实际应用中也非常常见。在实际使用中，需要根据具体的情况选择设置multioutput参数的值，以便得到正确的结果。numpy中还提供了许多其他的函数和工具，可以帮助我们更好地进行数据处理和分析。