解读“平均绝对误差（MAE）”Python实现

最新推荐文章于 2025-03-08 12:12:28 发布
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本文介绍了机器学习中常用的评估指标平均绝对误差（MAE）的概念，并提供了详细的Python代码实现，包括MAE的数学公式和计算过程，帮助读者理解并应用MAE进行模型精度评估。

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解读“平均绝对误差（MAE）”Python实现

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。

MAE的数学公式如下所示：

M A E = 1 n ∑ i = 1

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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！
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