python如何求mae，Python中计算MAE的方法

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}")