1-MAPE（平均绝对百分比误差）是什么值

时间: 2023-06-09 16:05:09 浏览: 973
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平均絕對誤差MAPE

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1-MAPE是一种用于衡量预测误差的指标，它表示预测值与实际值之间的平均百分比误差。具体计算方式是将每个预测值与实际值之差取绝对值后除以实际值，并将所有比率求平均得到的结果。一般来说，1-MAPE值越小，表示模型预测的准确性越高。
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**定义**: 平均绝对百分比误差是预测值与真实值之间差的绝对百分比的平均值。 **计算公式**: \[ \text{MAPE} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\left|\frac{y_i - \hat{y}_i}{y_i}\right| \times 100\% \] **MATLAB实现*...

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平均绝对百分比误差（MAPE）、平均相对变动值（ARV）和相对均方根误差（RRMSE）的python代码实现

计算平均绝对百分比误差（MAPE） """ y_true, y_pred = np.array(y_true), np.array(y_pred) return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100 def arv(y_true, y_pred): """ 计算平均相对变动值...

平均绝对误差百分比MAPE代码

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...

平均绝对百分比误差matlab

MAPE是一个标量，表示所有样本误差的平均绝对百分比误差值。例如，如果有一个向量e，存储了10个样本的误差，另一个向量y_true存储了10个样本的真实值，可以这样计算MAPE： e = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]...

解释一下这个代码(ev_t = df_test.drop('meantemp',axis=1) ev_tsy = df_test['meantemp'] lgbm.fit(ev_t,ev_tsy) ts_prd = lgbm.predict(df_test.drop(columns='meantemp',axis=1)) print("平均绝对误差-MAE: ", mean_absolute_error(df_test['meantemp'].values,ts_prd)) print("均绝对百分比误差-MAPE: ", mean_absolute_percentage_error(df_test['meantemp'].values,ts_prd)) print("均方根误差-Rmse: ", np.sqrt(mean_squared_error(df_test['meantemp'].values,ts_prd))) print("R2：",r2_score(df_test['meantemp'].values, ts_prd))

这段代码是一个机器学习模型的评估过程，先从测试数据集中去除目标变量（在这里...最后，根据预测结果和真实值，计算出平均绝对误差-MAE、均绝对百分比误差-MAPE、均方根误差-Rmse和R2值等指标，以评估模型的预测效果。

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...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。

仿照from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score r_2 = r2_score(test,predict_sunspots) print('Test r_2: %.6f' % r_2)，给出平均绝对百分比误差（MAPE）、平均相对变动值（ARV）和相对均方根误差（RRMSE）的python代码

计算平均绝对百分比误差 """ return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100 def arv(y_true, y_pred): """ 计算平均相对变动值 """ return np.mean(np.abs(y_true - y_pred) / np.abs(y_true))...

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python中计算平均绝对百分比误差的代码

下面是一个Python函数的例子，用于计算平均绝对百分比误差（MAPE）： python def calculate_mape(actual, predicted): errors = [] for i in range(len(actual)): if actual[i] != 0: error = abs((actual[i...

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可以使用以下代码来计算平均绝对百分比误差： python import numpy as np # 定义实际值和预测值 actual_values = np.array([1, 2, 3, 4, 5...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。

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_...

logreg = LinearRegression() logreg.fit(tr_x, tr_y) # 在训练集上进行预测，并计算平均绝对百分比误差（MAPE） tr_y_pred = logreg.predict(tr_x) tr_mape = mape(tr_y_pred, tr_y) # 在测试集上进行预测，并计算平均绝对百分比误差（MAPE） te_y_pred = logreg.predict(te_x) te_mape = mape(te_y_pred, te_y) # 绘制训练集真实值与预测值的散点图和对角线 plt.scatter(tr_y, tr_y_pred) plt.plot([tr_y.min(), tr_y.max()], [tr_y.min(), tr_y.max()], 'r--', label='Diagonal') plt.xlabel('True Values') plt.ylabel('Predicted Values') plt.title('Linear Regression - Training Set') plt.legend() plt.show() # 绘制测试集真实值与预测值的散点图和对角线 plt.scatter(te_y, te_y_pred) plt.plot([te_y.min(), te_y.max()], [te_y.min(), te_y.max()], 'r--', label='Diagonal') plt.xlabel('True Values') plt.ylabel('Predicted Values') plt.title('Linear Regression - Test Set') plt.legend() plt.show()。这是一个什么模型

在训练集上进行预测，并计算平均绝对百分比误差（MAPE）和在测试集上进行预测，并计算平均绝对百分比误差（MAPE）。最后，使用matplotlib库绘制了训练集和测试集真实值与预测值的散点图和对角线。

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