如何计算NAN在两个数据帧上的平均绝对误差 [英] how to do the mean absolute error (mae) on two dataframes with NaN in r
本文介绍了如何计算NAN在两个数据帧上的平均绝对误差的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我的数据如下:
> dput(head(df1,25))
structure(list(Date = structure(c(16644, 16645, 16646, 16647,
16648, 16649, 16650, 16651, 16652, 16653, 16654, 16655, 16656,
16657, 16658, 16659, 16660, 16661, 16662, 16663, 16664, 16665,
16666, 16667, 16668), class = "Date"), AU = c(0.241392906920806,
0.257591745069017, 0.263305712230276, NaN, 0.252892547032525,
0.251771180928526, 0.249211746794207, 0.257289083109259, 0.205017582640463,
0.20072274573488, 0.210154167590338, 0.207384553271337, 0.193725450540089,
0.199282601988984, 0.216267134143314, 0.217052471451736, NaN,
0.220703029531909, 0.2164619798534, 0.223442036108148, 0.22061326758891,
NaN, 0.277777461504811, NaN, 0.200839628485262)), row.names = c(NA,
-25L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))
> dput(head(df2,25))
structure(list(UF1 = c(0.2559, 0.2565, 0.257, 0.2577, 0.2583,
0.259, 0.2596, 0.2603, 0.2611, 0.2618, 0.2625, 0.2633, 0.2641,
0.2649, 0.2657, 0.2665, 0.2674, 0.2682, 0.2691, 0.27, 0.2709,
0.2718, 0.2727, 0.2736, 0.2745), UF2 = c(0.2597, 0.2602, 0.2608,
0.2614, 0.2621, 0.2627, 0.2634, 0.2641, 0.2648, 0.2655, 0.2663,
0.267, 0.2678, 0.2686, 0.2694, 0.2702, 0.2711, 0.2719, 0.2728,
0.2737, 0.2745, 0.2754, 0.2763, 0.2773, 0.2782), UF3 = c(0.2912,
0.2915, 0.2918, 0.2922, 0.2926, 0.293, 0.2934, 0.2938, 0.2943,
0.2947, 0.2952, 0.2957, 0.2962, 0.2968, 0.2973, 0.2979, 0.2985,
0.2991, 0.2997, 0.3003, 0.3009, 0.3016, 0.3022, 0.3029, 0.3035
), Date = structure(c(16644, 16645, 16646, 16647, 16648, 16649,
16650, 16651, 16652, 16653, 16654, 16655, 16656, 16657, 16658,
16659, 16660, 16661, 16662, 16663, 16664, 16665, 16666, 16667,
16668), class = "Date")), row.names = c(NA, 25L), class = "data.frame")
我正在尝试使用以下代码(How to make a function of MAE and RAE without using library(Metrics)?)计算值df1$AU
和预测值df2$UF1
、df$UF2
和df$UF3
之间的平均绝对误差(MAE):
mae1 <- function(df1$AU,df2$UF1, na.rm=TRUE)
{
mean(abs(df1$AU-df2$UF1), na.rm=na.rm)
}
mae1(df1$AU,df2$UF1, na.rm=TRUE)
但我总是收到此错误:
Error in mean.default(abs(df1$AU - df2$UF1), :
object 'na.rm' not found
我还尝试过library(Metrics)
mae(df1$AU, df2$UF1, na.rm=TRUE)
但始终收到此错误
Error in mae(df1$AU, df2$UF1, :
unused argument (na.rm = TRUE)
我只尝试:
mean(abs(df1$AU-df2$UF1), na.rm=TRUE)
我得到了一个值,但我不知道是否与实际的&q;mae&q;值相对应。
注意:
- 我的数据为
NaN
- 我认为此错误可能与
na.rm
错误有关,而不是与mae
函数有关,但我无论如何都无法解决它。
我们将非常感谢您的帮助。
推荐答案
尝试
mae1 <- function(o,p,m=T) {
mean(abs(o-p),na.rm=m)
}
mae1(df1$AU,df2$UF1)
[1] 0.03733099
注意:您的函数应该也可以工作,我不知道您为什么会收到这些错误。
这篇关于如何计算NAN在两个数据帧上的平均绝对误差的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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