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

以下是 MAPE、ARV、RRMSE 的 Python 代码实现：

import numpy as np

def mape(y_true, y_pred):
    """
    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（ARV）
    """
    y_true, y_pred = np.array(y_true), np.array(y_pred)
    return np.mean(np.abs(y_true - y_pred) / np.abs(y_true))

def rrmse(y_true, y_pred):
    """
    计算相对均方根误差（RRMSE）
    """
    y_true, y_pred = np.array(y_true), np.array(y_pred)
    return np.sqrt(np.mean(np.square((y_true - y_pred) / y_true)))

其中，`y_true` 是实际值，`y_pred` 是预测值。可以将真实值和预测值传入这些函数中，以计算出对应的误差指标。

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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

可以使用以下代码实现：

import numpy as np

def mape(y_true, y_pred):
    """
    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))

def rrmse(y_true, y_pred):
    """
    计算相对均方根误差
    """
    return np.sqrt(np.mean(np.square((y_true - y_pred) / y_true)))

# 示例
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([0.8, 2.3, 2.9, 3.8, 4.6])

mape_value = mape(y_true, y_pred)
arv_value = arv(y_true, y_pred)
rrmse_value = rrmse(y_true, y_pred)

print("MAPE: %.6f" % mape_value)
print("ARV: %.6f" % arv_value)
print("RRMSE: %.6f" % rrmse_value)

注意，这里假设`y_true`和`y_pred`都是numpy数组。

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。