Когда дело доходит до анализа данных, точность и аккуратность имеют первостепенное значение. Одним из ключевых понятий измерения качества анализа данных является относительная ошибка. Относительная ошибка определяет количественную разницу между измеренным или расчетным значением и истинным значением относительно самого истинного значения. В этой статье блога мы углубимся в мир относительной ошибки, рассмотрим различные методы ее расчета и попутно приведем практические примеры.

Метод 1: простая процентная разница
Давайте начнем с базового метода расчета относительной ошибки: простой процентной разницы. Этот метод включает в себя нахождение абсолютной разницы между оценочным значением и истинным значением, деление ее на истинное значение и умножение на 100 для получения процента.

estimated_value = 8.5
true_value = 9.0
relative_error = abs(estimated_value - true_value) / true_value * 100

Метод 2: относительная разница
Другой подход к расчету относительной ошибки заключается в использовании формулы относительной разницы. Этот метод предполагает деление абсолютной разницы между оценочным значением и истинным значением на среднее значение двух значений.

estimated_value = 8.5
true_value = 9.0
relative_error = abs(estimated_value - true_value) / ((estimated_value + true_value) / 2)

Метод 3: процентная ошибка
Процентная ошибка — еще один широко используемый метод измерения относительной ошибки. Это похоже на простую процентную разницу, но абсолютная разница делится на истинное значение, а не умножается на него.

estimated_value = 8.5
true_value = 9.0
relative_error = (abs(estimated_value - true_value) / true_value) * 100

Метод 4: средняя процентная ошибка (MPE)
Средняя процентная ошибка рассчитывает среднюю относительную ошибку по нескольким точкам данных. Это особенно полезно при анализе точности набора данных в целом. Чтобы рассчитать MPE, вы суммируете отдельные относительные ошибки для каждой точки данных и делите их на общее количество точек данных.

data = [8.5, 9.0, 8.2, 8.8, 8.9]
true_values = [9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0]
relative_errors = [abs(estimated - true) / true for estimated, true in zip(data, true_values)]
mean_percentage_error = sum(relative_errors) / len(data) * 100

В этой статье мы рассмотрели несколько методов расчета относительной ошибки при анализе данных. От простой процентной разницы до средней процентной ошибки — каждый метод дает уникальную возможность оценить точность и достоверность ваших данных. Поняв и применив эти методы, вы сможете с уверенностью оценить надежность вашего анализа и принять обоснованные решения.

Помните, что относительная ошибка – это важнейший аспект анализа данных, который помогает оценить качество результатов. Используя соответствующий метод и принимая во внимание контекст вашего анализа, вы сможете получить более глубокое понимание и повысить общую точность своей работы.