Python计算SMAE和MAPE函数库

以下是Python计算SMAE和MAPE的函数库：

import numpy as np

def smape(y_true, y_pred):
    """
    计算Symmetric Mean Absolute Percentage Error (SMAPE)
    :param y_true: 实际值
    :param y_pred: 预测值
    :return: SMAPE分数
    """
    num = np.abs(np.array(y_true) - np.array(y_pred))
    den = np.array(y_true) + np.array(y_pred)
    return np.mean(2.0 * num / (den + 1e-7)) * 100.0

def mape(y_true, y_pred):
    """
    计算Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
    :param y_true: 实际值
    :param y_pred: 预测值
    :return: MAPE分数
    """
    num = np.abs(np.array(y_true) - np.array(y_pred))
    den = np.array(y_true)
    return np.mean(num / (den + 1e-7)) * 100.0

其中，`y_true`和`y_pred`分别是实际值和预测值，可以是列表、数组等可迭代对象。函数返回的是SMAPE和MAPE的分数，均为百分比形式。需要注意的是，由于分母中可能存在0值，因此在计算过程中加上了一个很小的数`1e-7`来避免除0错误。