평균 절대 오차는 예측과 실제 값 사이의 차이를 측정하는 데 자주 사용되는 지표입니다. 이번에는 파이썬의 SciPy 라이브러리를 사용하여 평균 절대 오차를 계산하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

SciPy 소개

SciPy는 파이썬에서 과학과 공학 연산을 수행하기 위한 강력한 라이브러리입니다. 평균 절대 오차 계산을 비롯하여 통계, 최적화, 선형대수, 신호 처리 및 다양한 과학적 계산에 유용한 함수와 도구를 제공합니다.

평균 절대 오차 계산하기

평균 절대 오차를 계산하기 위해 scipy 패키지의 mean_absolute_error 함수를 사용할 수 있습니다. 이 함수는 두 개의 NumPy 배열을 입력으로 받아 예측 값과 실제 값 사이의 평균 절대 오차를 반환합니다.

import numpy as np
from scipy import mean_absolute_error

# 예측 값과 실제 값 초기화
predictions = np.array([1.5, 2.0, 3.2, 4.8, 2.1])
actual_values = np.array([1.2, 2.5, 3.0, 4.0, 2.0])

# 평균 절대 오차 계산
mae = mean_absolute_error(actual_values, predictions)

print("평균 절대 오차:", mae)

위의 코드에서는 NumPy를 사용하여 예측 값과 실제 값이 들어 있는 배열을 초기화합니다. 그런 다음 mean_absolute_error 함수를 사용하여 평균 절대 오차를 계산하고 결과를 출력합니다.

결론

이렇게 SciPy를 사용하여 평균 절대 오차를 계산할 수 있습니다. SciPy는 많은 과학적 계산에 유용한 다양한 기능을 제공하므로, 데이터 분석이나 머신러닝 프로젝트에서 유용하게 활용할 수 있습니다.

참고 문서

• SciPy 공식 문서: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.mean_absolute_error.html
• NumPy 공식 문서: https://numpy.org/doc/