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Python | 实测与模型数据精度评估及散点图绘制（RMSE/MAE/MB/R）

职场 2025-01-16 00:07 中国香港

一、精度评估

在数据分析和统计建模中，我们常用的一些指标来评估模型的预测性能包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均偏差（MB）和皮尔逊相关系数（R）。

1. RMSE 主要用来量化模型预测值和实际观测值之间的差异。它通过计算预测差的平方和的均值，并取其平方根，最终给出一个与原始数据单位一致的误差度量。RMSE 值越小，表示模型的预测结果与实际观测越接近，预测精度越高。

2. MAE 计算的是所有预测误差的绝对值的平均数，它直观地反映了模型预测值和实际观测值之间的平均差异。MAE 值越小，说明模型的预测误差越小，准确性更高。

3. MB 衡量的是模型预测值和实际观测值之间的平均偏差，反映了模型是否存在系统性误差。如果 MB 为零，则表示模型的预测值没有偏差。MB 值的正负可以表示模型的偏向性：正值意味着模型倾向于高估，负值则表示低估。

4. R 值用来衡量两个变量之间的线性相关性，范围从 -1 到 1。R 值接近 1 或 -1 时，表示两者之间有强的线性关系；而接近 0 则表示几乎没有线性关系。R 值为正值表示正相关，负值则表示负相关。

二、Python结果

我们基于 Excel 文件中的两列数据，计算了实测数据和模型预测数据之间的各项评估指标，并绘制了散点图。

三、需要修改

1. 文件路径及列名。

2. XY轴标题名称及单位。

3. XY轴刻度。

4.图片的输出路径及分辨率。

四、Python代码

以下是Python代码的百度网盘链接，如果您在使用过程中遇到任何问题，欢迎随时联系我们。建议使用安卓手机进行付费订阅，因为苹果手机的收费方式可能不太划算。

GIS遥感数据处理应用

会员：数据处理，ArcGIS/Python/MATLAB/R/GEE教学，指导作图和论文。

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