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

在sklearn.metrics模块中，确实没有名为'mean_absolute_percentage_error'的属性。可能是因为该属性在较新版本的sklearn中才被引入，或者在其他库中被定义。如果您想使用均方根百分比误差指标，可以尝试使用sklearn中的'mean_squared_error'和'absolute_percentage_error'两个函数来手动计算该指标。具体实现方式如下：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

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

def rmse(y_true, y_pred):
    return np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred))

def mape(y_true, y_pred):
    return mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred)

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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。

from sklearn.metrics import mean_absolute_error

As an AI language model, I cannot import any libraries or modules. However, I can tell you that the `mean_absolute_error` function is part of the scikit-learn library and is used to calculate the mean absolute error between the actual and predicted values of a regression problem. It is often used as a performance metric to evaluate the accuracy of a regression model. The function takes two arguments, the actual values and predicted values, and returns the mean absolute error between them.