python相对误差检验

相对误差检验是衡量模型预测结果与实际结果之间误差的一种常用方式。在Python中，我们可以使用以下代码来进行相对误差检验：

def relative_error(actual, predicted):
error = abs(actual - predicted) / actual
return error

该函数接受两个参数：实际值和预测值。函数中的代码首先计算出预测值与实际值之间的差值，然后除以实际值，得到相对误差。

接下来，我们可以使用该函数来检验一个简单的例子：

actual = 100
predicted = 110
error = relative_error(actual, predicted)
print("相对误差为：", error)

上述代码将输出：相对误差为： 0.1。这意味着预测值比实际值大了10%。

在实际应用中，相对误差检验通常与其他检验方法一起使用，以便全面评估模型的表现。