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(data)
deviations
偏差指标计算:Python实现
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。
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