R语言计算Mean Absolute Prediction Error

在R语言中，可以使用以下代码计算平均绝对预测误差（Mean Absolute Prediction Error）：

# 假设你有真实值和预测值的向量
true_values <- c(1, 2, 3, 4, 5)
predicted_values <- c(1.5, 2.2, 3.7, 4.1, 5.5)

# 计算平均绝对预测误差
mape <- mean(abs(true_values - predicted_values))

# 输出结果
mape

在上述代码中，我们首先定义了真实值和预测值的向量 `true_values` 和 `predicted_values`。然后，使用 `abs(true_values - predicted_values)` 计算了每个样本的绝对差异。接下来，使用 `mean` 函数对所有样本的绝对差异进行求平均，得到平均绝对预测误差。

请将真实值和预测值替换为你的数据，并运行代码即可得到平均绝对预测误差的结果。

相关问题

Prediction error是指什么？

Prediction error指的是预测误差，通常是指模型在测试数据上的预测误差。在机器学习中，我们通常会用一部分数据来训练模型，然后用另一部分数据来测试模型的性能。在测试数据上，模型的预测结果与真实结果之间可能存在一定的误差，这个误差就是Prediction error。通常我们会使用各种指标来度量模型在测试数据上的预测误差，例如均方误差（Mean Squared Error）、平均绝对误差（Mean Absolute Error）等。

# walk-forwardvalidation for univariate data defwalk_forward_validation(data, n_test): predictions = list() # split dataset train, test = train_test_split(data,n_test) # seed history with training dataset history = [x for x in train] # step over each time-step in the testset for i in range(len(test)): # split test row into input andoutput columns testX, testy = test[i, :-1],test[i, -1] # fit model on history and make aprediction yhat = xgboost_forecast(history,testX) # store forecast in list ofpredictions predictions.append(yhat) # add actual observation tohistory for the next loop history.append(test[i]) # summarize progress print('>expected=%.1f,predicted=%.1f' % (testy, yhat)) # estimate prediction error error = mean_absolute_error(test[:, 1],predictions) return error, test[:, 1], predictions

这是一个用于单变量数据的走步验证（walk-forward validation）函数，其中包括以下步骤：

1. 将数据集分为训练集和测试集
2. 在训练集上训练模型，并在测试集上进行预测
3. 将预测结果存储在一个列表中
4. 为下一次循环将实际观测值添加到历史记录中
5. 计算预测误差并返回误差、测试集真实值和预测值

在该函数中，使用了 XGBoost 模型进行预测。