python如何计算平均绝对百分比误差

计算平均绝对百分比误差（MAPE）可以按照以下步骤进行：

1. 计算每个数据点的百分比误差，公式为：
百分比误差 = (实际值 - 预测值) / 实际值 * 100%

2. 计算每个数据点的绝对百分比误差，公式为：
绝对百分比误差 = ABS(百分比误差)

3. 计算所有数据点的绝对百分比误差的平均值，公式为：
MAPE = 平均绝对百分比误差 = SUM(绝对百分比误差) / 数据点数量

下面是一个Python函数的例子，用于计算MAPE：

def calculate_mape(actual, predicted):
    errors = []
    for i in range(len(actual)):
        if actual[i] != 0:
            error = abs((actual[i] - predicted[i]) / actual[i])
            errors.append(error)
    mape = sum(errors) / len(errors)
    return mape

其中，actual和predicted分别是实际值和预测值的数组。在函数中，我们使用循环计算每个数据点的绝对百分比误差，并将其添加到一个列表中。最后，我们使用sum()和len()函数计算平均绝对百分比误差。注意，在计算百分比误差时，要判断实际值是否为0，以避免除以0的错误。

相关问题

python中计算平均绝对百分比误差的代码

下面是一个Python函数的例子，用于计算平均绝对百分比误差（MAPE）：

def calculate_mape(actual, predicted):
    errors = []
    for i in range(len(actual)):
        if actual[i] != 0:
            error = abs((actual[i] - predicted[i]) / actual[i])
            errors.append(error)
    mape = sum(errors) / len(errors)
    return mape

其中，`actual`和`predicted`分别是实际值和预测值的数组。在函数中，我们使用循环计算每个数据点的绝对百分比误差，并将其添加到一个列表中。最后，我们使用`sum()`和`len()`函数计算平均绝对百分比误差。注意，在计算百分比误差时，要判断实际值是否为0，以避免除以0的错误。

python利用numpy库计算平均绝对百分比误差的代码

可以使用以下代码来计算平均绝对百分比误差：

import numpy as np

# 定义实际值和预测值
actual_values = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
predicted_values = np.array([1.2, 1.8, 2.9, 3.8, 4.5])

# 计算绝对百分比误差
ape = np.abs((actual_values - predicted_values) / actual_values) * 100

# 计算平均绝对百分比误差
mape = np.mean(ape)

print("平均绝对百分比误差为：{:.2f}%".format(mape))

输出结果为：

平均绝对百分比误差为：11.56%

你可以将实际值和预测值替换为你自己的数据来计算平均绝对百分比误差。