计算mape代码
时间: 2023-11-28 16:50:07 浏览: 33
以下是计算 MAPE 的 Python 代码:
```python
def mape(y_true, y_pred):
"""
计算 MAPE(平均绝对百分比误差)。
参数:
y_true: 真实值。
y_pred: 预测值。
返回值:
MAPE。
"""
y_true, y_pred = np.array(y_true), np.array(y_pred)
return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100
```
其中,`y_true` 是真实值,`y_pred` 是预测值。你可以将你的实际值和预测值代入该函数中,即可计算出 MAPE。
相关问题
python计算mape
### 回答1:
MAPE(Mean Absolute Percentage Error,平均绝对百分比误差)是一种常用的衡量预测精度的指标,计算公式为:
$$MAPE = \frac{100\%}{n}\sum_{i=1}^{n}\left|\frac{y_i-\hat{y_i}}{y_i}\right|$$
其中,$n$为样本数量,$y_i$为实际值,$\hat{y_i}$为预测值。
下面是Python代码实现MAPE的计算:
```python
def mape(y_true, y_pred):
"""
计算MAPE
:param y_true: 真实值
:param y_pred: 预测值
:return: MAPE
"""
n = len(y_true)
sum_ape = 0
for i in range(n):
if y_true[i] != 0:
sum_ape += abs(y_true[i] - y_pred[i]) / y_true[i]
mape = sum_ape / n * 100
return mape
```
其中,`y_true`为真实值,`y_pred`为预测值。这个函数会返回计算出来的MAPE值,单位为百分比。
### 回答2:
MAPE(Mean Absolute Percentage Error)是一个常用于衡量预测误差的指标,可以用来评估预测模型的准确性和精确度。Python可以使用以下步骤来计算MAPE。
1. 首先,我们需要有真实值和预测值的列表。假设我们有真实值列表true_values和预测值列表predicted_values。
2. 接下来,我们可以定义计算MAPE的函数。可以使用以下代码片段计算MAPE:
def calculate_mape(true_values, predicted_values):
n = len(true_values)
mape = 0
for i in range(n):
mape += abs((true_values[i] - predicted_values[i]) / true_values[i])
mape = (mape / n) * 100
return mape
3. 然后,我们可以调用这个函数来计算MAPE。例如:
mape = calculate_mape(true_values, predicted_values)
print("MAPE:", mape)
这样就可以得到MAPE的计算结果。
需要注意的是,计算MAPE的过程中,我们首先对每个预测值和真实值的差值取绝对值,然后再除以真实值,最后求平均值并乘以100。这样计算出来的MAPE是一个百分比值,可以用来评估预测模型的准确度,值越小表示预测模型越准确。
### 回答3:
MAPE(Mean Absolute Percentage Error)是一种常用的评估预测模型准确度的指标,它可以用于衡量模型的预测误差的平均百分比。
在Python中,可以使用以下代码计算MAPE:
```
def calculate_mape(actual, predicted):
errors = abs(actual - predicted)
relative_errors = errors / actual
mape = np.mean(relative_errors) * 100
return mape
actual_values = [10, 20, 30, 40, 50]
predicted_values = [12, 18, 25, 42, 55]
mape = calculate_mape(actual_values, predicted_values)
print("MAPE:", mape)
```
上述代码中,首先定义了一个计算MAPE的函数`calculate_mape`,该函数接受实际值和预测值作为输入。然后计算预测误差(绝对误差),求得相对误差(预测误差除以实际值),最后取相对误差的平均值并乘以100得到MAPE值。最后,调用计算MAPE的函数,传入实际值和预测值,将返回的MAPE值打印输出。
以上就是使用Python计算MAPE的简单示例。可以根据实际情况修改输入和输出的数据,以适应不同的预测模型评估需求。
使用numpy计算MAPE
要使用numpy计算MAPE(均方百分比误差),您需要有实际值和预测值的数组。您可以按照以下步骤计算MAPE:
1. 导入numpy库:
```python
import numpy as np
```
2. 创建实际值和预测值的numpy数组:
```python
actual = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
predicted = np.array([1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6])
```
3. 计算MAPE:
```python
mape = np.mean(np.abs((actual - predicted) / actual)) * 100
```
在上面的示例中,我们首先计算了实际值和预测值之间的差异,然后除以实际值,取绝对值,并计算平均值。最后,将结果乘以100以获得百分比。
请注意,这只是一个示例,您可以根据您的实际需求调整代码。