Python使用平均误差百分比
时间: 2023-11-19 09:50:41 浏览: 23
Python中计算平均误差百分比的方法通常是将预测值与真实值之间的差异除以真实值,然后将所有结果取平均。以下是一个示例代码:
```
def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred):
return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100
```
其中,`y_true`代表真实值,`y_pred`代表预测值。
相关问题
python如何计算平均绝对百分比误差
计算平均绝对百分比误差(MAPE)可以按照以下步骤进行:
1. 计算每个数据点的百分比误差,公式为:
百分比误差 = (实际值 - 预测值) / 实际值 * 100%
2. 计算每个数据点的绝对百分比误差,公式为:
绝对百分比误差 = ABS(百分比误差)
3. 计算所有数据点的绝对百分比误差的平均值,公式为:
MAPE = 平均绝对百分比误差 = SUM(绝对百分比误差) / 数据点数量
下面是一个Python函数的例子,用于计算MAPE:
```
def calculate_mape(actual, predicted):
errors = []
for i in range(len(actual)):
if actual[i] != 0:
error = abs((actual[i] - predicted[i]) / actual[i])
errors.append(error)
mape = sum(errors) / len(errors)
return mape
```
其中,actual和predicted分别是实际值和预测值的数组。在函数中,我们使用循环计算每个数据点的绝对百分比误差,并将其添加到一个列表中。最后,我们使用sum()和len()函数计算平均绝对百分比误差。注意,在计算百分比误差时,要判断实际值是否为0,以避免除以0的错误。
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] - predicted[i]) / actual[i])
errors.append(error)
mape = sum(errors) / len(errors)
return mape
```
其中,`actual`和`predicted`分别是实际值和预测值的数组。在函数中,我们使用循环计算每个数据点的绝对百分比误差,并将其添加到一个列表中。最后,我们使用`sum()`和`len()`函数计算平均绝对百分比误差。注意,在计算百分比误差时,要判断实际值是否为0,以避免除以0的错误。