如何计算Pandas的平均绝对误差？

vuktfyat 于 2022-12-16 发布在其他

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我刚开始上一门数据科学课程，我被一道题卡住了，我不知道怎么解，我被要求应用下面的方程，我必须计算MAE误差（平均绝对误差）𝑋，𝑋'：MAE：1/𝑛𝑑∑𝑑𝑗 =1∑𝑛𝑖 =1 ‖𝑥𝑖𝑗 −𝑥'𝑖𝑗 ‖
𝑅 ，𝑅“：MAE更正：1/𝑑2∑𝑑𝑗 =1∑𝑛𝑖 =1 ‖𝑟𝑖𝑗 −𝑟 ′𝑖𝑗 ‖
我已经创建了解决本练习所需的 Dataframe 。在本例中，X是原始 Dataframe ，X'是包含受保护数据的 Dataframe ，R是X的相关矩阵，R'是X '的相关矩阵。n是行数，d是列数。

from typing import Tuple

df_cor1 = df1.corr()

df_cor_noise = df1_noise_1.corr()

def information_loss(df: pd.DataFrame, df_protected: pd.DataFrame) -> Tuple[float, float]:
       df1.subtract(df1_noise_1)

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74693070/how-can-i-calculate-the-mae-mean-absolute-error-in-pandas

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按热度按时间

k3bvogb11#

您需要添加更多关于数据框信息的信息，如clomun名称，要计算MEA，您可以使用此函数，但您应该在数据框变量中调整它。

为MAE创建自定义函数

import numpy as np
y_true=X['y_true'] # declaring values 
predictions =X_prime['predictions'] #prediction values based on your datafram info
def mae(y_true, predictions):
    y_true, predictions = np.array(y_true), np.array(predictions)
    return np.mean(np.abs(y_true - predictions)) 

mae(y_true, predictions)

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