平均绝对误差百分比MAPE

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）。

相关问题

平均绝对误差百分比MAPE代码

以下是计算MAPE的Python代码：

def mape(actual, predicted):
    """
    计算平均绝对误差百分比（MAPE）
    :param actual: 实际值
    :param predicted: 预测值
    :return: 平均绝对误差百分比
    """
    mask = actual != 0
    return (np.fabs(actual - predicted) / actual)[mask].mean() * 100

其中，`actual` 是实际值，`predicted` 是预测值。这个函数会返回 MAPE 的值。

平均绝对百分比误差MAPE

平均绝对百分比误差（MAPE）是一种衡量预测准确性的指标，常用于评估预测模型在时间序列分析和预测中的性能。它可以用于比较不同模型或算法的预测准确性。

MAPE的计算公式如下：
MAPE = (1/n) * Σ(|(实际值 - 预测值) / 实际值|) * 100

其中，n是样本数量，实际值是观测到的真实值，预测值是模型预测得到的值。

MAPE的结果以百分比表示，数值越小表示预测准确性越高。然而，需要注意的是，当实际值为零或接近零时，计算MAPE可能会存在问题，因为分母接近零会导致无穷大或不可定义的结果。

总的来说，MAPE是一种常用的评估预测准确性的指标，可以帮助我们了解模型的性能如何。