Python 平均相对误差实现流程

为了帮助小白开发者实现 Python 平均相对误差，我们将按照以下流程进行：

flowchart TD
    A[获取输入数据] --> B[计算绝对误差]
    B --> C[计算相对误差]
    C --> D[求和相对误差]
    D --> E[求平均相对误差]
    E --> F[输出结果]

步骤1：获取输入数据

首先，我们需要从用户那里获取输入数据。输入数据可以是一个包含实际值和预测值的列表或数组。

# 引用形式的描述信息：获取输入数据
data = [actual_value1, actual_value2, ..., predicted_value1, predicted_value2, ...]

步骤2：计算绝对误差

下一步是计算每个预测值与实际值之间的绝对误差。绝对误差是指预测值与实际值之间的差的绝对值。

# 引用形式的描述信息：计算绝对误差
absolute_errors = [abs(actual_value - predicted_value) for actual_value, predicted_value in zip(data[:len(data)//2], data[len(data)//2:])]

步骤3：计算相对误差

接下来，我们需要计算每个预测值与实际值之间的相对误差。相对误差是指绝对误差与实际值之间的比值。

# 引用形式的描述信息：计算相对误差
relative_errors = [abs_error / actual_value for abs_error, actual_value in zip(absolute_errors, data[:len(data)//2])]

步骤4：求和相对误差

然后，我们将所有相对误差相加，以便计算平均相对误差。

# 引用形式的描述信息：求和相对误差
sum_relative_errors = sum(relative_errors)

步骤5：求平均相对误差

最后一步是将总的相对误差除以数据点的数量，以获得平均相对误差。

# 引用形式的描述信息：求平均相对误差
mean_relative_error = sum_relative_errors / len(data[:len(data)//2])

步骤6：输出结果

最后，将平均相对误差打印出来，以方便用户查看。

# 引用形式的描述信息：输出结果
print("平均相对误差：", mean_relative_error)

通过按照以上步骤，我们可以实现 Python 平均相对误差。

希望这篇文章对你有帮助，如果有任何问题，请随时提问。祝你编程愉快！