随机森林回归模型评价指标MAPE及其计算公式

随机森林回归模型评价指标MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一种常用的评回归模型预测准确度的指标，它可以用来衡量预测值与真实值之间的相对误差。

MAPE的计算公式如下：
MAPE = (1/n) * Σ(|(真实值 - 预测值)/真实值|) * 100%

其中，n表示样本数量，Σ表示求和运算。

MAPE的取值范围为0到正无穷，越接近0表示模型的预测准确度越高。

相关问题

MAPE指标计算公式与结果范围

MAPE指标计算公式为：

MAPE = (Σ│(实际值-预测值) / 实际值│ ÷ n) × 100%

其中，n为样本数据数量。

MAPE结果范围为0%～∞，数值越小说明预测误差越小，精度越高。但需要注意的是，当实际值为0时，分母为0，无法计算MAPE指标。此时需采用其他指标如MSE、RMSE等来衡量模型预测准确性。

xgboost回归预测模型MAPE评价指标

MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一种常用的归模型评价指标之一用于衡量预测值与真实值之间的相对误差。它的计算公式如下：

MAPE = mean(|(真实值 - 预测值) / 真实值|) * 100

其中，真实值和预测值分别代表样本的实际观测值和模型的预测值。MAPE的取值范围是0到正无穷，越小表示模型的预测精度越高。

需要注意的是，由于MAPE对真实值为0的情况无法处理（分母为0），因此在计算过程中需要排除这些样本。另外，MAPE对异常值敏感，可能会受到极端误差值的影响。如果数据集中存在较大的异常值，建议使用其他评价指标或对数据进行预处理。