使用Python计算平均绝对误差（MAE）的解读

使用Python计算平均绝对误差（MAE）的解读

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。在机器学习和统计建模中，MAE通常用于评估回归模型的性能。本文将介绍如何使用Python计算MAE，并提供相应的源代码示例。

首先，让我们定义一些基本概念。假设我们有一组真实观测值（y_true）和相应的预测值（y_pred）。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。它的公式表示如下：

MAE = (1/n) * Σ|y_true - y_pred|

其中，n表示观测值的总数，Σ表示求和符号。

下面是使用Python计算MAE的示例代码：

def calculate_mae(y_true, y_pred):
    n = len(y_true)
    error_su