3.7.3.1. renom.utility.evaluation.abs_error package

class AbsError ( x , y , axis=0 , abs=True , mean=True )

入力値の絶対誤差を計算し、返却する。

パラメータ:
  • x ( ndarray ) – numpy array (測定値)
  • y ( ndarray ) – numpy array (理想値)
  • axis ( int ) – 指定軸を主軸として、計算。
  • mean ( bool ) – 計算結果の平均を出力する
  • abs ( bool ) – Falseの場合、負の値は正の値に変換されない。(測定値 - 理想値)
Example:
>>> from renom.utility.evaluation import AbsError, abs_error
>>> x = np.array([[3, 1], [1, 2]])  # measured value
>>> y = np.array([[1, 1], [2, 1]])  # ideal value
>>> cls = AbsError(x, y)
>>> val = cls.evaluate()
>>> val
1.0
evaluate ( )
Return ndarray(0~1d) output:

主軸に対する絶対誤差を返却する。

abs_error ( x , y , axis=0 , abs=True , mean=True )

入力値の絶対誤差を計算し、返却する。

パラメータ:
  • x ( ndarray ) – numpy array (測定値)
  • y ( ndarray ) – numpy array (理想値)
  • axis ( int ) – 指定軸を主軸として、計算。
  • abs ( bool ) – Falseの場合、負の値は正の値に変換されない。(測定値 - 理想値)
  • mean ( bool ) – 計算結果の平均を出力する
Return ndarray(0~1d) output:

主軸に対する絶対誤差を返却する。

Example:
>>> from renom.utility.evaluation import AbsError, abs_error
>>> x = np.array([[3, 1], [1, 2]])  # measured value
>>> y = np.array([[1, 1], [2, 1]])  # ideal value
>>> val = abs_error(x, y)
>>> val
1.0
>>> x = np.array([[3,4,5], [1,3,5], [9,3,1]])
>>> y = np.array([[2,2,2], [2,2,2], [2,2,2]])
>>> val = abs_error(x, y)
>>> val
2.22222222222