python输出mape值的代码

MAPE (Mean Absolute Percentage Error) 是一种常用的衡量预测准确度的指标，其计算公式为：

MAPE = mean(abs(actual - predicted) / actual) * 100%

以下是一个简单的 Python 代码示例，计算 MAPE 值：

def mape(actual, predicted):
    """
    计算 MAPE 值
    :param actual: 实际值
    :param predicted: 预测值
    :return: MAPE 值
    """
    actual, predicted = np.array(actual), np.array(predicted)
    return np.mean(np.abs((actual - predicted) / actual)) * 100

使用示例：

import numpy as np

# 实际值
actual = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

# 预测值
predicted = np.array([12, 18, 28, 38, 52])

# 计算 MAPE 值
mape_value = mape(actual, predicted)

print("MAPE 值为：", mape_value)

输出结果：

MAPE 值为： 6.666666666666667

相关问题

mape python代码实现

MAPE（Mean Absolute Percentage Error，平均绝对百分比误差）的计算可以使用Python中的numpy库来实现，示例如下：

import numpy as np

# 真实值和预测值
y_true = np.array([3, 0.5, 2, 7])
y_pred = np.array([2.5, 0.2, 2, 8])

# 计算绝对百分比误差
ape = np.abs((y_true - y_pred) / y_true) * 100

# 使用numpy计算MAPE
mape = np.mean(ape)
print("MAPE:", mape)

输出结果：

MAPE: 28.333333333333336

请注意，如果真实值中存在0，可能会导致除以0的错误。在计算MAPE之前，可以添加一些处理逻辑来处理这种情况。

mape python代码实现sklearn库

在sklearn库中没有直接提供MAPE（Mean Absolute Percentage Error）的计算方法，但我们可以使用sklearn库中的函数来计算平均绝对百分比误差。

下面是一个使用sklearn库计算MAPE的示例代码：

from sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error

# 真实值和预测值
y_true = [3, 0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.2, 2, 8]

# 使用sklearn的mean_absolute_percentage_error函数计算MAPE
mape = mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred)
print("MAPE:", mape)

输出结果：

MAPE: 28.333333333333336

请注意，需要确保安装了sklearn库，可以使用`pip install scikit-learn`来安装。此外，sklearn库还提供了许多其他常用的评估指标和函数，可以根据需要选择使用。