Как рассчитать среднюю абсолютную ошибку в python

В статистике средняя абсолютная ошибка (MAE) — это способ измерения точности данной модели. Он рассчитывается следующим образом:

MAE = (1/n) * Σ|y _i – x _i |

Золото:

• Σ: греческий символ, означающий «сумма».
• y _i : наблюдаемое значение для ^i-го наблюдения.
• x _i : прогнозируемое значение для ^i-го наблюдения
• n: Общее количество наблюдений

Мы можем легко вычислить среднюю абсолютную ошибку в Python, используя функцию Mean_absolute_error() в Scikit-learn.

В этом руководстве представлен практический пример использования этой функции.

Пример: вычисление средней абсолютной ошибки в Python

Предположим, у нас есть следующие массивы фактических значений и прогнозируемых значений в Python:

 actual = [12, 13, 14, 15, 15, 22, 27]
pred = [11, 13, 14, 14, 15, 16, 18]

Следующий код показывает, как вычислить среднюю абсолютную ошибку для этой модели:

 from sklearn. metrics import mean_absolute_error as mae

#calculate MAE
mae(actual, pred)

2.4285714285714284

Средняя абсолютная ошибка (MAE) оказывается равной 2,42857 .

Это говорит нам о том, что средняя разница между фактическим значением данных и значением, предсказанным моделью, составляет 2,42857.

Мы можем сравнить это MAE с MAE, полученным с помощью других моделей прогнозирования, чтобы увидеть, какие модели работают лучше всего.

Чем ниже MAE для данной модели, тем лучше модель способна предсказать фактические значения.

Примечание. Для правильной работы этой функции массив фактических значений и массив прогнозируемых значений должны иметь одинаковую длину.

Дополнительные ресурсы

Как рассчитать MAPE в Python
Как рассчитать SMAPE в Python
Как рассчитать MSE в Python