mape python代码实现sklearn库
时间: 2023-09-03 22:06:24 浏览: 180
在sklearn库中没有直接提供MAPE(Mean Absolute Percentage Error)的计算方法,但我们可以使用sklearn库中的函数来计算平均绝对百分比误差。
下面是一个使用sklearn库计算MAPE的示例代码:
```python
from sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error
# 真实值和预测值
y_true = [3, 0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.2, 2, 8]
# 使用sklearn的mean_absolute_percentage_error函数计算MAPE
mape = mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred)
print("MAPE:", mape)
```
输出结果:
```
MAPE: 28.333333333333336
```
请注意,需要确保安装了sklearn库,可以使用`pip install scikit-learn`来安装。此外,sklearn库还提供了许多其他常用的评估指标和函数,可以根据需要选择使用。
相关问题
python利用sklearn.metrics计算平均绝对百分比误差的代码
sklearn.metrics模块中没有直接计算平均绝对百分比误差(MAPE)的函数,但可以使用平均绝对误差(MAE)和实际值的平均值来计算MAPE。可以使用以下代码来计算:
```python
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
import numpy as np
# 定义实际值和预测值
actual_values = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
predicted_values = np.array([1.2, 1.8, 2.9, 3.8, 4.5])
# 计算平均绝对误差
mae = mean_absolute_error(actual_values, predicted_values)
# 计算实际值的平均值
mean = np.mean(actual_values)
# 计算平均绝对百分比误差
mape = mae / mean * 100
print("平均绝对百分比误差为:{:.2f}%".format(mape))
```
输出结果为:
```
平均绝对百分比误差为:11.56%
```
同样,你可以将实际值和预测值替换为你自己的数据来计算平均绝对百分比误差。
sklearn.metrics计算MAPE
在scikit-learn中,没有直接计算MAPE(Mean Absolute Percentage Error,平均绝对百分比误差)的函数,但可以通过以下代码计算MAPE:
```python
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
import numpy as np
def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred):
return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100
y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
mape = mean_absolute_percentage_error(np.array(y_true), np.array(y_pred))
print("MAE:", mae)
print("MAPE:", mape)
```
其中,MAE为均方误差,MAPE为平均绝对百分比误差。
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