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。

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解读一下 [RMSE1,R21,MSE1,RPD1,MAE1,MAPE1]=EvaMetrix(T_sim1,T_train);% 训练集 disp(['BP 训练集 平均绝对误差MAE为：',num2str(MAE1)]) disp(['BP 训练集 均方误差MSE为： ',num2str(MSE1)]) disp(['BP 训练集 均方根误差RMSEP为： ',num2str(RMSE1)]) disp(['BP 训练集 决定系数R^2为： ',num2str(R21)]) disp(['BP 训练集 剩余预测残差RPD为： ',num2str(RPD1)]) disp(['BP 训练集 平均绝对百分比误差MAPE为： ',num2str(MAPE1)]) [RMSE2,R22,MSE2,RPD2,MAE2,MAPE2]=EvaMetrix(T_sim2,T_test);% 测试集 disp(['BP 测试集 平均绝对误差MAE为：',num2str(MAE2)]) disp(['BP 测试集 均方误差MSE为： ',num2str(MSE2)]) disp(['BP 测试集 均方根误差RMSEP为： ',num2str(RMSE2)]) disp(['BP 测试集 决定系数R^2为： ',num2str(R22)]) disp(['BP 测试集 剩余预测残差RPD为： ',num2str(RPD2)]) disp(['BP 测试集 平均绝对百分比误差MAPE为： ',num2str(MAPE2)])

这段代码是用来评估一个BP神经网络模型在训练集和测试集上的性能表现的。其中，EvaMetrix是用来计算各种评估指标的函数，T_sim1和T_train是该模型在训练集上的预测结果和真实值，T_sim2和T_test是该模型在测试集上的预测结果和真实值。具体评估指标包括：

1. 平均绝对误差（MAE）
2. 均方误差（MSE）
3. 均方根误差（RMSE）
4. 决定系数（R^2）
5. 剩余预测残差（RPD）
6. 平均绝对百分比误差（MAPE）

代码分别计算了训练集和测试集上的这些指标，并通过disp函数打印输出。这些指标可以用来评估模型的精度和可靠性，以及在不同数据集上的泛化能力。

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）。