mape python代码实现
时间: 2023-09-04 22:07:32 浏览: 82
MAPE(Mean Absolute Percentage Error,平均绝对百分比误差)的计算可以使用Python中的numpy库来实现,示例如下:
```python
import numpy as np
# 真实值和预测值
y_true = np.array([3, 0.5, 2, 7])
y_pred = np.array([2.5, 0.2, 2, 8])
# 计算绝对百分比误差
ape = np.abs((y_true - y_pred) / y_true) * 100
# 使用numpy计算MAPE
mape = np.mean(ape)
print("MAPE:", mape)
```
输出结果:
```
MAPE: 28.333333333333336
```
请注意,如果真实值中存在0,可能会导致除以0的错误。在计算MAPE之前,可以添加一些处理逻辑来处理这种情况。
相关问题
mape python代码实现sklearn库
在sklearn库中没有直接提供MAPE(Mean Absolute Percentage Error)的计算方法,但我们可以使用sklearn库中的函数来计算平均绝对百分比误差。
下面是一个使用sklearn库计算MAPE的示例代码:
```python
from sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error
# 真实值和预测值
y_true = [3, 0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.2, 2, 8]
# 使用sklearn的mean_absolute_percentage_error函数计算MAPE
mape = mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred)
print("MAPE:", mape)
```
输出结果:
```
MAPE: 28.333333333333336
```
请注意,需要确保安装了sklearn库,可以使用`pip install scikit-learn`来安装。此外,sklearn库还提供了许多其他常用的评估指标和函数,可以根据需要选择使用。
mape计算公式用Python代码实现
好的,以下是计算MAPE的Python代码实现:
```python
def mape(actual, predicted):
"""
Computes the mean absolute percentage error (MAPE) between actual and predicted values
Arguments:
actual -- the actual values (as a list or numpy array)
predicted -- the predicted values (as a list or numpy array)
Returns:
mape -- the mean absolute percentage error
"""
actual, predicted = np.array(actual), np.array(predicted)
return np.mean(np.abs((actual - predicted) / actual)) * 100
```
其中,actual和predicted分别为实际值和预测值的列表或numpy数组。函数返回的是MAPE的百分比值。