本文介绍了偏差指标在数据分析和机器学习中的应用，包括平均绝对偏差(MAD)、均方误差(MSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)。提供了Python代码实现，帮助评估模型预测性能，以便优化和选择模型。
偏差指标计算方法（Python实现）
偏差指标（bias metric）是在数据分析和机器学习中常用的一种评估指标，用于衡量模型在预测结果中的偏差程度。在本文中，我们将介绍一些常见的偏差指标，并提供相应的Python代码实现。
- 平均绝对偏差（Mean Absolute Deviation，MAD）：
平均绝对偏差是指观测值与其均值之差的绝对值的平均值。它衡量了观测值与均值之间的平均偏离程度。
import numpy as np
def mean_absolute_deviation(data):
mean = np.mean
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