def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred): y_true,y_pred = np.array(y_true).ravel(),np.array(y_pred).ravel() return 1-np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) from sklearn.metrics import mean_absolute_error

这段代码中定义了一个计算平均绝对百分比误差(MAPE)的函数mean_absolute_percentage_error，并使用了numpy和sklearn.metrics库。其中，y_true表示真实值，y_pred表示预测值，np.array将它们转换为一维数组，ravel()函数将多维数组压缩成一维数组。函数返回的是1减去平均绝对百分比误差的值。同时，代码中还导入了sklearn.metrics库中的另一个函数mean_absolute_error，用于计算平均绝对误差(MAE)。

相关问题

AttributeError: module 'sklearn.metrics' has no attribute 'mean_absolute_percentage_error'

AttributeError: module 'sklearn.metrics' has no attribute 'mean_absolute_percentage_error' 是一个错误提示，意味着在sklearn.metrics模块中没有名为'mean_absolute_percentage_error'的属性。

在Scikit-learn中，没有内置的'mean_absolute_percentage_error'函数。然而，你可以使用其他方法来计算平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）。以下是一种常见的计算MAPE的方法：

import numpy as np

def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred):
    y_true, y_pred = np.array(y_true), np.array(y_pred)
    return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100

你可以将上述代码添加到你的项目中，并使用`mean_absolute_percentage_error`函数来计算MAPE。

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。