平均绝对百分比误差MAPE
时间: 2023-09-28 19:06:34 浏览: 68
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。
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平均绝对误差百分比MAPE
平均绝对误差百分比(MAPE)是一种用于评估预测模型的性能的指标。它表示预测值与实际值之间的平均绝对误差的百分比。MAPE 的计算公式如下:
MAPE = (1/n) * Σ(|(预测值-实际值)/实际值|) * 100%
其中,n 表示样本数量,Σ 表示求和运算。MAPE 的取值范围为 0% 到正无穷大,越小表示模型的预测效果越好。
需要注意的是,MAPE 有一个缺点,即当实际值为 0 时,分母为 0,无法计算。因此,在计算 MAPE 时,需要将实际值为 0 的数据排除掉,或者采用其他的评估指标。
平均绝对误差百分比MAPE代码
以下是计算MAPE的Python代码:
```python
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。