两个预测函数之间的差异

要比较两个预测函数之间的差异，可以使用以下代码示例：

from sklearn.metrics import mean_absolute_error

def compare_predictions(pred1, pred2, true_values):
    # 计算预测函数1的绝对平均误差
    mae1 = mean_absolute_error(true_values, pred1)
    
    # 计算预测函数2的绝对平均误差
    mae2 = mean_absolute_error(true_values, pred2)
    
    # 比较两个预测函数的差异
    if mae1 < mae2:
        print("预测函数1的表现更好")
    elif mae1 > mae2:
        print("预测函数2的表现更好")
    else:
        print("两个预测函数的表现相同")

这个例子使用了scikit-learn库中的mean_absolute_error函数来计算预测函数的绝对平均误差。然后，通过比较两个预测函数的绝对平均误差来判断它们之间的差异。如果预测函数1的绝对平均误差小于预测函数2，则认为预测函数1的表现更好；如果预测函数1的绝对平均误差大于预测函数2，则认为预测函数2的表现更好；如果两个预测函数的绝对平均误差相同，则认为它们的表现相同。

你可以根据自己的需求修改比较函数，比如使用其他的评估指标来衡量两个预测函数之间的差异。