def sle(actual, predicted):
 return np.power((np.log((np.array(actual) + 1)) - np.log((np.array(predicted) + 1))), 2)

def sle ( actual , predicted ) : return np . power ( ( np . log ( ( np . array ( actual ) + 1 ) ) - np . log ( ( np . array ( predicted ) + 1 ) ) ) , 2 )
computes the squared log error .