机器学习评价指标mape

时间: 2023-11-20 19:45:50 浏览: 247

基于极限学习机ELM回归预测，ELM回归预测，多变量输入模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码

极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)是一种高效的人工神经网络学习算法，它在机器学习和数据分析领域中被广泛应用于回归预测问题。ELM回归是这种方法的一个具体应用，尤其适用于处理多变量输入的数据集。在这个场景中，我们可以通过ELM来建立一个模型，这个模型能够根据多个输入变量预测一个或多个输出变量。 ELM的基本思想是随机初始化隐藏层节点的权重和偏置，然后通过单次训练迭代来确定输出层节点的权重。这一过程极大地简化了传统神经网络的学习过程，使得ELM可以在保证预测精度的同时，显著提高训练速度。 `main.m`文件很可能是整个程序的主入口，它可能包含了数据读取、预处理、模型训练、预测以及性能评估的流程。程序会加载`数据集.xlsx`中的数据，这通常包括输入特征和对应的输出目标值。数据预处理可能包括数据清洗、缺失值处理、标准化或归一化等步骤。 `elmtrain.m`文件则是实现ELM回归训练的核心代码。它可能包含了ELM模型的构建，包括设置隐藏层节点的数量、随机生成隐藏层权重和偏置，以及利用输入数据和这些权重进行前向传播计算。训练过程主要涉及找到最佳的输出层权重，使模型能最小化预测误差。 `elmpredict.m`文件用于模型预测，它接收新的输入数据，通过已经训练好的ELM模型进行预测，并返回相应的输出结果。这部分代码可能包含将新数据输入到训练好的网络中，计算出预测值，并对结果进行可能的后处理。评价指标在机器学习中非常重要，它们用于衡量模型的预测性能。这里提到了以下几个常见的评价指标： 1. R2（决定系数）：表示模型预测值与真实值之间的相关程度，其值范围在0到1之间，1表示完全拟合，0表示模型与数据无关。 2. MAE（平均绝对误差）：衡量模型预测值与真实值的平均偏差，越小表示模型性能越好。 3. MSE（均方误差）：是MAE的平方，也是衡量误差的一种方式，但更敏感于大误差。 4. RMSE（均方根误差）：MSE的平方根，单位与目标变量相同，是MSE的另一种表达形式。 5. MAPE（平均绝对百分比误差）：以百分比形式表示的平均误差，对于变化范围较大的数据更有意义。代码质量极高意味着变量命名清晰、结构良好、注释充分，方便其他用户理解并应用到自己的数据上。通过这些代码，初学者可以深入理解ELM的工作原理，同时也可以快速替换数据进行不同的预测任务。这个压缩包提供了一个完整的基于极限学习机的回归预测工作流程，包括数据处理、模型训练、预测以及性能评估，是学习和应用ELM回归预测的良好资源。

MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一种机器学习评价指标，用于衡量预测结果的准确性。它计算的是预测值与实际值的百分比差异的平均值。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。

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