python masked_mape

`masked_mape` 可能是指计算预测值和真实值之间的平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error）的函数。在计算时，可能会通过设置一个掩码来忽略一些数据点，例如在时间序列中，可能需要忽略一些缺失值。

以下是一个可能的 Python 实现：

import numpy as np

def masked_mape(y_true, y_pred, mask=None):
    """Calculate mean absolute percentage error (MAPE) between y_true and y_pred, ignoring masked values."""
    if mask is None:
        mask = np.ones_like(y_true, dtype=bool)
    mask = np.asarray(mask, dtype=bool)
    masked_true = y_true[mask]
    masked_pred = y_pred[mask]
    return np.mean(np.abs((masked_true - masked_pred) / masked_true)) * 100

其中，`y_true` 和 `y_pred` 分别是真实值和预测值的数组，`mask` 是一个与 `y_true` 和 `y_pred` 有相同形状的布尔数组，表示哪些数据点需要被忽略。如果 `mask` 没有被提供，则默认使用所有数据点。

相关问题

python masked_mape代码

以下是一个计算masked MAPE的Python代码示例：

import numpy as np

def masked_mape(y_true, y_pred, null_val=np.nan):
    mask = y_true != null_val
    return np.mean(np.abs((y_true[mask] - y_pred[mask]) / y_true[mask])) * 100

其中，`y_true`和`y_pred`分别为真实值和预测值，`null_val`为需要忽略的值，默认为`np.nan`。函数返回masked MAPE的平均值乘以100，表示百分比误差。

python实现masked_mape

`masked_mape`是一种评估预测误差的指标，可以用来评估回归模型的性能。它的计算公式如下：

$$\text{masked_mape} = \frac{100\%}{n} \sum_{i=1}^n \frac{|y_i - \hat{y}_i|}{\max(|y_i|, \epsilon)}\cdot I_{y_i \neq 0}$$

其中，$y_i$表示真实值，$\hat{y}_i$表示预测值，$n$表示样本数量，$\epsilon$是一个非常小的数，用于避免分母为0，$I_{y_i \neq 0}$是一个指示函数，当$y_i \neq 0$时取值为1，否则取值为0。

下面是一个Python实现的代码：

import numpy as np

def masked_mape(y_true, y_pred, epsilon=1e-10):
    mask = np.not_equal(y_true, 0)
    masked_error = np.abs((y_true - y_pred) / np.maximum(np.abs(y_true), epsilon))
    masked_error = np.multiply(masked_error, mask)
    return np.mean(masked_error) * 100

这个函数接受两个参数：真实值`y_true`和预测值`y_pred`，并且可以指定一个很小的数`epsilon`。它会先根据真实值是否为0生成一个掩码，然后计算每个样本的误差，并在计算误差之前将掩码应用到真实值和预测值中。最后，它将所有样本的误差求平均并乘以100，以得到百分比误差。