平均绝对误差百分比MAPE

时间: 2023-10-04 18:06:35 浏览: 796

误差分析计算公式及matlab代码实现（基础公式）

### 误差分析计算公式及MATLAB代码实现在数据分析、机器学习等领域中，评估预测模型的准确性是一项重要的工作。为了衡量预测结果与实际值之间的差异，通常会采用一系列的误差指标进行评估。本文将详细介绍六种常用的误差评估指标及其MATLAB实现方法。 #### 一、均方误差(Mean Squared Error, MSE) **定义**: 均方误差是预测值与真实值之间差的平方的平均值。 **计算公式**: \[ \text{MSE} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2 \] 其中，\(y_i\) 是第 \(i\) 个样本的真实值，\(\hat{y}_i\) 是对应的预测值，\(n\) 是样本数量。 **MATLAB实现**: ```matlab function mse = calculateMSE(y, y_hat) mse = sum((y - y_hat).^2) / length(y); end ``` #### 二、平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE) **定义**: 平均绝对误差是预测值与真实值之间差的绝对值的平均值。 **计算公式**: \[ \text{MAE} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_i - \hat{y}_i| \] **MATLAB实现**: ```matlab function mae = calculateMAE(y, y_hat) mae = mean(abs(y - y_hat)); end ``` #### 三、平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE) **定义**: 平均绝对百分比误差是预测值与真实值之间差的绝对百分比的平均值。 **计算公式**: \[ \text{MAPE} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\left|\frac{y_i - \hat{y}_i}{y_i}\right| \times 100\% \] **MATLAB实现**: ```matlab function mape = calculateMAPE(y, y_hat) mape = mean(abs((y - y_hat) ./ y)) * 100; end ``` #### 四、均方百分比误差(Mean Squared Percentage Error, MSPE) **定义**: 均方百分比误差是预测值与真实值之间差的百分比平方的平均值。 **计算公式**: \[ \text{MSPE} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\left(\frac{y_i - \hat{y}_i}{y_i}\right)^2 \] **MATLAB实现**: ```matlab function mspe = calculateMSPE(y, y_hat) mspe = sum(((y - y_hat) ./ y).^2) / length(y); end ``` #### 五、均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE) **定义**: 均方根误差是均方误差的平方根。 **计算公式**: \[ \text{RMSE} = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2} \] **MATLAB实现**: ```matlab function rmse = calculateRMSE(y, y_hat) rmse = sqrt(sum((y - y_hat).^2) / length(y)); end ``` #### 六、残差平方和(Sum of Squared Errors, SSE) **定义**: 残差平方和是所有样本预测误差平方之和。 **计算公式**: \[ \text{SSE} = \sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2 \] **MATLAB实现**: ```matlab function sse = calculateSSE(y, y_hat) sse = sum((y - y_hat).^2); end ``` #### 小结以上介绍了六种常用的误差评估指标及其MATLAB实现方法。通过这些指标可以有效地评估预测模型的性能，并根据实际需求选择合适的评估标准来优化模型。需要注意的是，在实际应用中，由于数据可能存在异常值等情况，选择合适的误差评估指标非常重要。例如，对于对异常值敏感的情况，可以考虑使用MAE而不是MSE，因为MSE对异常值更为敏感。此外，在进行误差分析时，还需要结合业务场景具体分析，确保评估结果的有效性。

平均绝对误差百分比（MAPE）是一种用于衡量预测模型精度的指标，它计算预测值与实际值之间的绝对误差百分比的平均值。MAPE 的计算公式为： MAPE = (1/n) * Σ(|(实际值-预测值)/实际值|) * 100% 其中，n 表示样本数量，Σ 表示求和符号，| | 表示绝对值。MAPE 的取值范围为 0% 到正无穷，越小表示模型预测结果越准确。需要注意的是，当实际值为 0 时，MAPE 的计算会出现问题，因为分母为 0。此时可以使用其他指标，比如平均绝对误差（MAE）或均方根误差（RMSE）。

阅读全文

平均绝对误差百分比MAPE

相关推荐

基于MC的风电场参数预测模型的误差修正

预测问题评价指标：MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE

平均绝对误差百分比MAPE代码

平均绝对百分比误差MAPE

MAPE平均绝对百分比误差

平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）

平均绝对百分比误差matlab

python如何计算平均绝对百分比误差

如何写出平均绝对百分比误差

平均绝对百分比误差（MAPE）、平均相对变动值（ARV）和相对均方根误差（RRMSE）的python代码实现

sklearn 加权平均绝对百分比误差如何实现

1-MAPE（平均绝对百分比误差）是什么值

python中计算平均绝对百分比误差的代码

python利用sklearn.metrics计算平均绝对百分比误差的代码

python利用numpy库计算平均绝对百分比误差的代码

R语言计算平均绝对预测误差

R语言怎么计算平均绝对预测误差估计

仿照from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score r_2 = r2_score(test,predict_sunspots) print('Test r_2: %.6f' % r_2)，给出平均绝对百分比误差（MAPE）、平均相对变动值（ARV）和相对均方根误差（RRMSE）的python代码

最新推荐

预测问题评价指标：MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE

探索AVL树算法：以Faculdade Senac Porto Alegre实践为例

管理建模和仿真的文件

【ggplot2绘图技巧】：R语言中的数据可视化艺术

HAL库怎样将ADC两个通道的电压结果输出到OLED上？

小学语文教学新工具：创新黑板设计解析

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【R语言并行计算秘籍】：倍增数据处理速度的高效策略

如何用C语言编程精确计算级数1 - 1/11 + 1/21 - 1/3! + ...（直到最后一项的绝对值小于1E-4）并求得e的近似值？

Minecraft服务器管理新插件ServerForms发布