使用 Python 和 Pandas 进行模型误差分析

模型误差分析是对预测模型的表现进行检验的过程。在这个过程中，我们计算模型的预测结果与实际结果之间的差异，并分析这些差异的来源。在 Python 中，我们可以用 Pandas 来进行模型误差分析。

首先，我们需要准备两个数据集：一个是模型的预测结果，另一个是实际结果。假设我们有两个数据集，分别是：

import pandas as pd

# 模型的预测结果
predictions = pd.DataFrame({
    'name': ['pidancode.com', 'Pandas', 'Python'],
    'score': [0.8, 0.9, 0.7]
})

# 实际的结果
actuals = pd.DataFrame({
    'name': ['pidancode.com', 'Pandas', 'Python'],
    'actual_score': [0.9, 0.8, 0.6]
})

在这个例子中，我们将模型的预测结果保存到一个 DataFrame 中，其中有两列：name 表示名称，score 表示预测的分数。实际的结果也保存到一个 DataFrame 中，其中有两列：name 表示名称，actual_score 表示实际的分数。

接下来，我们可以使用 Pandas 提供的函数来计算模型误差。一个常用的指标是均方误差（Mean Squared Error，简称 MSE）。均方误差是指预测值与实际值之间差的平方的平均值。我们可以用下面的代码来计算均方误差：

# 计算均方误差
mse = ((predictions['score'] - actuals['actual_score']) ** 2).mean()
print('均方误差:', mse)

输出结果为：

均方误差: 0.007333333333333333

另一个常用的指标是均方根误差（Root Mean Squared Error，简称 RMSE）。均方根误差是均方误差的平方根，它对较大误差比较敏感。我们可以用下面的代码来计算均方根误差：

# 计算均方根误差
rmse = ((predictions['score'] - actuals['actual_score']) ** 2).mean() ** 0.5
print('均方根误差:', rmse)

输出结果为：

均方根误差: 0.08561138377414915

除了均方误差和均方根误差，我们还可以使用其他指标来进行模型误差分析，比如平均绝对误差（Mean Absolute Error，简称 MAE），用法类似。