平均绝对偏差（Average Absolute Deviation）算法的Python实现

最新推荐文章于 2024-09-19 08:49:43 发布
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平均绝对偏差（AAD）是衡量数据点与平均值差异的统计量。本文介绍了如何用Python编写计算AAD的算法，包括计算平均值、遍历数据、计算绝对差值并求平均值。提供了源代码示例，展示如何处理数据集，以理解数据的分布特征。

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平均绝对偏差（Average Absolute Deviation）是一种用于衡量数据集中各个数据点与其平均值之间差异的统计量。它是对数据集中离散程度的度量，表示数据点与平均值的绝对差异的平均值。本文将介绍如何使用Python编写一个计算平均绝对偏差的算法，并提供相应的源代码。

算法实现步骤如下：

  1. 计算数据集的平均值。
  2. 遍历数据集中的每个数据点，计算其与平均值的绝对差值。
  3. 将所有绝对差值相加。
  4. 将总和除以数据集中数据点的数量，得到平均绝对偏差。

下面是使用Python编写的平均绝对偏差算法的源代码：

def average_absolute_deviation(data):
    # 计算数据集的平均值
    mean = sum(data
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Python编程实现平均绝对偏差算法
带你成为别人眼中的大佬！
05-02 1406
在上述代码中，我们传入一个列表类型的data参数，通过求出列表的长度n，计算出列表所有元素的平均值mean_value。最后返回平均绝对偏差的值，即将deviation_sum除以n。平均绝对偏差（Average Absolute Deviation）是统计学中常用的一种衡量数据离散度的方法，它可以反映出数据分散情况的稳定性。通过这篇文章，我们讲解了平均绝对偏差算法的原理，并使用Python语言实现了该算法。我们传入了一个包含五个整数的列表data，运行后输出的结果是1.2，即平均绝对偏差的值。
Python:实现average absolute deviation平均绝对偏差算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
07-29 1213
Python:实现average absolute deviation平均绝对偏差算法(附完整源码)
使用Python计算平均绝对误差（MAE）的解读
BitLordX的博客
09-05 1673
平均绝对误差（Mean Absolute Error，简称MAE）是一种常用的评估指标，用于衡量预测结果与实际观测值之间的平均差异程度。通过计算MAE，我们可以评估回归模型的预测性能，了解预测结果与实际观测值之间的平均差异程度。MAE的计算方法是对每个观测值的预测误差取绝对值，然后计算这些绝对值的平均值。在遍历过程中，我们计算每个观测值的绝对误差，并将其求和得到。函数，我们计算得到了MAE的值，并将其打印出来。其中，n表示观测值的总数，Σ表示求和符号。首先，我们通过获取观测值的数量来计算。
python 实现average absolute deviation平均绝对偏差算法
luthane的博客
09-19 1697
平均绝对偏差（Average Absolute Deviation，简称AAD或MAD）是一种衡量数据集中各数值与中心趋势（如平均值或中位数）之间差异的统计量。在平均绝对偏差算法中，通常计算每个数据点与中心趋势（如平均值或中位数）之间的差的绝对值，然后求这些绝对值的平均值。以下是使用平均值作为中心趋势计算平均绝对偏差的步骤：计算平均值：首先，计算数据集中所有数值的平均值。平均值xˉ∑i1nxinxˉn∑i1n​xi​​其中，xix_ixi​。
python 计算平均平方误差(MSE)的实例
01-01
我们要编程计算所选直线的平均平方误差(MSE), 即数据集中每个点到直线的Y方向距离的平方的平均数，表达式如下： MSE=1n∑i=1n(yi−mxi−b)2 最初麻烦的写法 # TODO 实现以下函数并输出所选直线的MSE def calculateMSE(X,Y,m,b): in_bracket = [] for i in range(len(X)): num = Y[i] - m*X[i] - b num = pow(num,2) in_bracket.append(num) all_sum = sum(in_bracket) MSE = all
解读“平均绝对误差（MAE）”Python实现
与其临渊羡鱼,不如退而结网
04-26 1003
在机器学习和深度学习领域中，我们经常会用到各种误差指标来评估预测结果的精度。其中一个比较常见的指标就是平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE），它表示模型预测值与样本真实值之间距离的平均值。下面我们来学习一下如何在Python中实现MAE。接着，通过一个循环依次计算每个样本的误差，并将其累加到。以上就是平均绝对误差MAE在Python实现的详细过程，希望能对大家有所帮助。，分别代表样本的真实值和预测值。最后，用累计的误差值除以样本数量。，即可得到平均绝对误差。函数，它接受两个参数。
python计算均方根误差_python求相关系数（R）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、效率系数（E）...
weixin_39995439的博客
12-06 2822
from scipy.stats import pearsonra=[2187,1817.5,1696.5,2217,2208.7,2305,2205.7,2299,2414,2109,1695.5,2277.5,2227,1989.5,2183.5,2142,2125,2018.5,2182.1,2124.5,1954,1930.3,1995.5,2329,2003.5,2282.5,2042,...
统计学、数据分析、机器学习常用数据特征汇总
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04-15 2813
1.bias：偏差，反映的是数据和真实值之间的差异，体现数据的准确度。 2.variance:方差，反映的是数据与平均值之间的变异，体现数据的精确度。 3.error的意思与bias接近。 4.std dev（standard Deviation）:标准差与标准偏差 标准差公式： 公式（1） 标准偏差公式： 公式（2） 标准偏差是从样本估计中来的（卡方分布），标准偏差是标准差的无偏估计。 在实际中，公式（2）用的更多。因为当样本容量比较小的时候，公式（1）会过小的估计实际标准差；如果样本容量过大，公式（1
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为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
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第六章 平均绝对误差（MAE）与均方根误差（RMSE）
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本章主要介绍了平均绝对误差、均方根误差及其代码实现。
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RMSE（Root Mean Square Error）均方根误差 衡量观测值与真实值之间的偏差。 常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。 MSE（Mean Square Error）均方误差 MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。 通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。 MAE（Mean Absolute Error）平均绝对...
均方误差（MSE）根均方误差（RMSE）平均绝对误差（MAE）
lighting
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MSE：Mean Squared Error. 均方误差是指参数的估计值与参数的真实值之差的平方的期望. MSE可以评价数据的变化程度，MSE越小，说明模型的拟合实验数据能力强. (72)MSE=1N∑t=1N(predictedt−label)2" role="presentation" style="position: relative;">MSE=1N
方差、标准差、均方根误差、平均绝对误差的总结
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单纯介绍概念不易理解，所以应从实际应用出发介绍其区别。 四者的研究对象和研究目的不同。 概念： 1. 方差 定义： 公式： 2. 标准差(std —— Standard Deviation) 别名：均方差（mean square error）、标准偏差、实验标准差。 定义：标准差是观测值与其平均数偏差的平方和的平方根，即方差的算术平方根。 公式: 公式意义：所有数减去其...
python 标准差计算（std）
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numpy.std() 求标准差的时候默认是除以 n 的，即是有偏的，np.std无偏样本标准差方式为 ddof = 1； pandas.std() 默认是除以n-1 的，即是无偏的，如果想和numpy.std() 一样有偏，需要加上参数ddof=0 ，即pandas.std(ddof=0) ；DataFrame的describe()中就包含有std()；demo：>>> a array([0,
Python代码实现相对误差公式计算
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Python代码实现相对误差公式计算 代码： # 相对误差 def mean_relative_error(y_true, y_pred,): import numpy as np relative_error = np.average(np.abs(y_true - y_pred) / y_true, axis=0) return relative_error ...
评价算法
最新发布
03-15
### 关于评价算法的实现方法 #### 什么是评价算法？ 评价算法通常用于评估模型性能、推荐系统的准确性或其他机器学习任务的效果。常见的评价指标包括精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、均方误差（MSE）以及AUC-ROC曲线等。这些指标的选择取决于具体的应用场景。 --- #### 如何设计和实现评价算法？ 以下是几种常见评价算法的设计思路及其代码示例： ##### 1. **分类问题中的评价** 对于二分类或多分类问题，可以使用混淆矩阵来计算精确率、召回率和F1分数。 ```python from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, confusion_matrix def evaluate_classification(y_true, y_pred): """ 计算分类问题的评价指标 :param y_true: 真实标签 :param y_pred: 预测标签 :return: 各种评价指标的结果 """ precision = precision_score(y_true, y_pred, average='weighted') recall = recall_score(y_true, y_pred, average='weighted') f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='weighted') cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) return { 'precision': precision, 'recall': recall, 'f1_score': f1, 'confusion_matrix': cm } ``` 上述函数通过`sklearn.metrics`模块实现了对分类模型的全面评价[^4]。 --- ##### 2. **回归问题中的评价** 在回归问题中，常用的评价标准有均方误差（Mean Squared Error, MSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）和R²得分。 ```python from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score def evaluate_regression(y_true, y_pred): """ 计算回归问题的评价指标 :param y_true: 真实值 :param y_pred: 预测量 :return: 各种评价指标的结果 """ mse = mean_squared_error(y_true, y_pred) mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred) r2 = r2_score(y_true, y_pred) return { 'mse': mse, 'mae': mae, 'r2_score': r2 } ``` 此部分展示了如何利用Python库快速构建针对回归问题的评价体系[^5]。 --- ##### 3. **推荐系统中的评价** 推荐系统常用评价指标包括命中率（Hit Rate）、覆盖率（Coverage）、多样性（Diversity）和新颖性（Novelty）。以Swing算法为例，其核心在于挖掘用户之间的相似度并生成候选集[^2]。 假设我们已经得到了一组预测评分，则可以通过如下方式衡量推荐效果： ```python import numpy as np def hit_rate(recommended_items, ground_truth): """ 计算命中率 (Hit Rate) :param recommended_items: 推荐物品列表 :param ground_truth: 用户实际交互过的物品集合 :return: 命中率 """ hits = set(recommended_items).intersection(set(ground_truth)) return len(hits) / len(ground_truth) if len(ground_truth) > 0 else 0 # 示例调用 recommended_list = ['item1', 'item2', 'item3'] true_interactions = ['item2', 'item4'] hit_ratio = hit_rate(recommended_list, true_interactions) print(f'Hit Rate: {hit_ratio}') ``` 该片段定义了一个简单的命中率计算器，适用于验证推荐结果的有效性[^6]。 --- ##### 4. **集成学习中的评价** 随机森林是一种典型的集成学习方法，可通过交叉验证进一步优化超参数设置。以下是一个完整的流程展示： ```python from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier def evaluate_random_forest(X_train, y_train): """ 使用交叉验证评估随机森林的表现 :param X_train: 特征数据 :param y_train: 标签数据 :return: 平均准确率 """ rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) scores = cross_val_score(rf_model, X_train, y_train, cv=5, scoring='accuracy') return np.mean(scores), np.std(scores) mean_accuracy, std_deviation = evaluate_random_forest(X_train, y_train) print(f'Mean Accuracy: {mean_accuracy}, Std Deviation: {std_deviation}') ``` 这段代码演示了如何结合交叉验证技术提升随机森林模型的鲁棒性和泛化能力[^3]。 --- #### 总结 不同类型的算法对应不同的评价策略。无论是分类还是回归任务，亦或是复杂的推荐系统，都需要根据目标需求选取合适的评价指标，并借助成熟的工具包简化开发过程。 ---
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