Sai số tuyệt đối trung bình (MAE)
Khi đánh giá một mô hình hồi quy, sai số tuyệt đối trung bình (MAE) cho biết trung bình
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm và code bạn nộp được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: python-basics, numpy-axis-reduction.
Nội dung đề bài
Mô tả bài toán
Khi đánh giá một mô hình hồi quy, sai số tuyệt đối trung bình (MAE) cho biết trung bình mỗi dự đoán lệch bao nhiêu đơn vị so với giá trị thật. Khác với MSE, MAE không bình phương sai số nên ít bị vài điểm ngoại lai chi phối và vẫn giữ nguyên đơn vị của dữ liệu.
Yêu cầu
Viết hàm mean_absolute_error(y_true, y_pred) nhận hai dãy số cùng độ dài và trả về giá trị MAE dạng số thực.
Quy ước nộp bài
Nộp hàm mean_absolute_error trong solution.py. Hệ thống gọi hàm trực tiếp và so giá trị với sai số 1e-6; không đọc stdin và không in ra stdout.
Input
- y_true: dãy giá trị thật.
- y_pred: dãy giá trị dự đoán, cùng độ dài với y_true.
Output
Một số thực bằng mean(|y_true - y_pred|).
Ràng buộc
- Hai dãy phải cùng độ dài và khác rỗng; nếu không, hàm ném ValueError.
- Chỉ dùng NumPy để tính, không viết vòng lặp Python cộng từng phần tử.
Ví dụ 1
Input
mean_absolute_error(y_true=[1, 2, 3], y_pred=[1, 2, 4])
Output
0.3333333333333333
Ví dụ 2
Input
mean_absolute_error(y_true=[5, 5], y_pred=[5, 5])
Output
0.0
Giải thích
Với y_true = [1, 2, 3] và y_pred = [1, 2, 4], chênh lệch là [0, 0, -1], lấy trị tuyệt đối được [0, 0, 1], trung bình là 0.3333333333333333.
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.
