相對誤差檢驗是衡量模型預測結果與實際結果之間誤差的一種常用方式。在Python中，我們可以使用以下代碼來進行相對誤差檢驗：

def relative_error(actual, predicted):
error = abs(actual - predicted) / actual
return error

該函數接受兩個參數：實際值和預測值。函數中的代碼首先計算出預測值與實際值之間的差值，然后除以實際值，得到相對誤差。

接下來，我們可以使用該函數來檢驗一個簡單的例子：

actual = 100
predicted = 110
error = relative_error(actual, predicted)
print("相對誤差為：", error)

上述代碼將輸出：相對誤差為： 0.1。這意味著預測值比實際值大了10%。

在實際應用中，相對誤差檢驗通常與其他檢驗方法一起使用，以便全面評估模型的表現。