交叉验证用MAPE评分
时间: 2023-06-18 13:05:32 浏览: 165
交叉验证是一种评估预测模型性能的方法,而MAPE(平均绝对百分比误差)是一种常用的回归模型性能评估指标。在交叉验证中,我们可以使用MAPE来评估模型的预测误差。
MAPE是将模型的预测值与实际值之间的绝对误差转化为百分比误差,并求取这些百分比误差的平均值。具体计算公式为:
MAPE = (1/n) * ∑(|预测值-实际值|/实际值) * 100%
其中,n为样本数量,|预测值-实际值|为绝对误差。
在交叉验证中,我们可以使用每一次验证的MAPE值的平均值作为模型的性能评估指标。这样可以更准确地评估模型的预测性能,并且避免了因为数据分布不均导致的评估结果偏差。
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