y_pred1 <- myBT$predict3 y_true1 <- myBT$positive APE <- abs((y_true1 - y_pred1) / y_true1) MAPE <- mean(APE) * 10000 结果为什么是NaN
时间: 2024-04-10 16:34:21 浏览: 83
在上述代码中,计算APE(绝对百分比误差)时,可能会出现NaN的情况。这是由于y_true1中的某些值为0,导致除以0的操作,从而产生NaN。
当y_true1中的某个值为0时,计算APE时分母为0,这会导致计算结果为NaN。在R语言中,NaN表示无效或未定义的数值。
要解决这个问题,可以在计算之前先进行NaN的检查和处理,或者根据具体情况选择其他处理方式。以下是一种可能的处理方法:
```R
# 计算APE时先检查y_true1是否为0
APE <- ifelse(y_true1 != 0, abs((y_true1 - y_pred1) / y_true1), 0)
MAPE <- mean(APE) * 10000
```
在这个代码中,我们使用ifelse函数检查y_true1是否为0。如果y_true1不等于0,则计算APE;如果y_true1等于0,则将APE赋值为0。这样可以避免除以0的操作,并将NaN替换为0。
希望这个解释对你有帮助。如果还有其他问题,请随时提问!
相关问题
在运行以下R代码时:# 画Beta1的Prediction error图 fit1 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse1)]) y_pred1 <- as.vector(predict(fit1, newx=X)) pred_error1 <- mean((y - y_pred1)^2) lambda <- as.vector(lambda) pred_error1 <- as.vector(pred_error1) plot(lambda, pred_error1, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta1 Prediction error")。出现:Error in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log) : 'x'和'y'的长度不一样。请合理修改原代码
根据错误提示,'x'和'y'的长度不一样,说明在plot函数中传递的x和y参数的长度不同。因此,可以尝试将pred_error1转换为向量,再进行绘图。修改后的代码如下:
```
# 画Beta1的Prediction error图
fit1 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse1)])
y_pred1 <- as.vector(predict(fit1, newx=X))
pred_error1 <- mean((y - y_pred1)^2)
lambda <- as.vector(lambda)
pred_error1 <- as.vector(pred_error1)
plot(lambda, as.vector(pred_error1), type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta1 Prediction error")
```
注意,在使用plot函数之前,需要将pred_error1转换为向量,以确保x和y参数的长度相等。
运行以下R代码时:fit1 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse1)]) y_pred1 <- predict(fit1, newx=X) pred_error1 <- mean((y - y_pred1)^2) plot(lambda, pred_error1, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta1 Prediction error")。'x'和'y'的长度不一样,而其中length(pred_error1)=1,length(lambda)=100,请合理修改原代码
这个问题可能是由于 predict 函数返回的 y_pred1 不是一个向量,而是一个矩阵,导致长度不一致。你可以尝试使用以下代码将其转换为向量:
```
y_pred1 <- as.vector(predict(fit1, newx=X))
```
如果这样仍然无法解决问题,你可以尝试使用以下代码将 lambda 和 pred_error1 转换为向量:
```
lambda <- as.vector(lambda)
pred_error1 <- as.vector(pred_error1)
```
然后再运行原来的绘图代码:
```
plot(lambda, pred_error1, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta1 Prediction error")
```
这样应该就能够正常运行了。