训练集MAPE是什么意思

时间: 2024-02-05 14:09:41 浏览: 127
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基于支持向量机(SVM)的时间序列预测，单列风速数据集 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质

MAPE是Mean Absolute Percentage Error（平均绝对百分比误差）的缩写，是一种常用的衡量预测模型准确度的指标。它用于评估预测值与实际值之间的相对误差大小。 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表示预测模型的准确度越高。MAPE越大，表示预测误差越大。 MAPE的优点是能够反映出预测误差的相对大小，不受量纲的影响。但是，MAPE也存在一些缺点，例如对于实际值为0的情况，计算结果可能会出现无穷大的情况。
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训练集测试集mape

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训练集上mape误差0.5%，在测试集上mape误差19.29%，属于过拟合吗？但是该结果是用optuna优化过的catboost模型训练得到的结果，中间已经增加了正则化参数等防止过拟合的手段。还能怎么改进？代码实现

这种情况很可能是过拟合，因为训练集上的误差比测试集上的误差要小很多。 如果你已经使用了正则化参数等防止过拟合的手段，还可以尝试以下方法： 1. 增加训练数据量，这可以帮助模型更好地泛化。 2. 调整模型的...

解读一下 [RMSE1,R21,MSE1,RPD1,MAE1,MAPE1]=EvaMetrix(T_sim1,T_train);% 训练集 disp(['BP 训练集 平均绝对误差MAE为：',num2str(MAE1)]) disp(['BP 训练集 均方误差MSE为： ',num2str(MSE1)]) disp(['BP 训练集 均方根误差RMSEP为： ',num2str(RMSE1)]) disp(['BP 训练集 决定系数R^2为： ',num2str(R21)]) disp(['BP 训练集 剩余预测残差RPD为： ',num2str(RPD1)]) disp(['BP 训练集 平均绝对百分比误差MAPE为： ',num2str(MAPE1)]) [RMSE2,R22,MSE2,RPD2,MAE2,MAPE2]=EvaMetrix(T_sim2,T_test);% 测试集 disp(['BP 测试集 平均绝对误差MAE为：',num2str(MAE2)]) disp(['BP 测试集 均方误差MSE为： ',num2str(MSE2)]) disp(['BP 测试集 均方根误差RMSEP为： ',num2str(RMSE2)]) disp(['BP 测试集 决定系数R^2为： ',num2str(R22)]) disp(['BP 测试集 剩余预测残差RPD为： ',num2str(RPD2)]) disp(['BP 测试集 平均绝对百分比误差MAPE为： ',num2str(MAPE2)])

这段代码是用来评估一个BP神经网络模型在训练集和测试集上的性能表现的。其中，EvaMetrix是用来计算各种评估指标的函数，T_sim1和T_train是该模型在训练集上的预测结果和真实值，T_sim2和T_test是该模型在测试集上的...

解读一下 figure subplot(211) plot(1:length(T_train),T_train, 'r-', 1:length(T_sim1),T_sim1, 'b-.', 'LineWidth', 1) legend('实际值', 'BP预测值') xlabel('训练集') ylabel('负荷(kW)') axis tight string = {['BP 训练集：(RMSE= ' num2str(RMSE1) ' MAPE = ' num2str(MAPE1) ')']}; title(string) subplot(212) bar(err1) xlabel('训练集') ylabel('Error') axis tight figure subplot(211) plot(1:length(T_test),T_test,'r-', 1:length(T_sim2),T_sim2, 'b-.', 'LineWidth', 1) legend('实际值', 'BP预测值') xlabel('测试集') ylabel('负荷(kW)') axis tight string = {['BP 测试集：(RMSE= ' num2str(RMSE2) ' MAPE = ' num2str(MAPE2) ')']}; title(string) subplot(212) bar(err2) xlabel('训练集') ylabel('Error') axis tight

第一个图形的第一个子图使用subplot(211)函数，用于绘制训练集的实际负载值和BP神经网络的预测负载值，分别使用红色实线和蓝色点划线进行绘制。legend函数用于添加图例，xlabel和ylabel函数分别用于添加x轴和y轴标签...

mape matlab

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数据：国际原油价格价格2019年以来的日度数据（点值序列） 任务：运用组合预测开展国际原油价格未来一个月的价格走势 相关说明：1.组合预测的权重可以是最优化赋权也可以是非最优赋权；2.单项预测方法不少于3项即可，具体方法不限；3.采集数据划分为训练集和测试集，进一步开展预测。训练集和测试集上的预测效果至少在MAE、RMSE和MAPE三个指标下进行比较；完成后bao chou si liao

然后，我们可以将数据划分为训练集和测试集，在训练集上训练模型，然后在测试集上评估模型的效果。我们可以使用不同的评估指标，比如平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE

请给我一个支持向量机进行时间序列预测，并计算测试集MAPE、RMSE的R语言实例

# 读取数据并创建训练集和测试集 data ("data.csv", header = TRUE) train [1:300, ] test [301:365, ] # 标准化训练集和测试集 train_scale (train) test_scale (test) # 创建单变量支持向量机模型 svm_model ...

logreg = LinearRegression() logreg.fit(tr_x, tr_y) # 在训练集上进行预测，并计算平均绝对百分比误差（MAPE） tr_y_pred = logreg.predict(tr_x) tr_mape = mape(tr_y_pred, tr_y) # 在测试集上进行预测，并计算平均绝对百分比误差（MAPE） te_y_pred = logreg.predict(te_x) te_mape = mape(te_y_pred, te_y) # 绘制训练集真实值与预测值的散点图和对角线 plt.scatter(tr_y, tr_y_pred) plt.plot([tr_y.min(), tr_y.max()], [tr_y.min(), tr_y.max()], 'r--', label='Diagonal') plt.xlabel('True Values') plt.ylabel('Predicted Values') plt.title('Linear Regression - Training Set') plt.legend() plt.show() # 绘制测试集真实值与预测值的散点图和对角线 plt.scatter(te_y, te_y_pred) plt.plot([te_y.min(), te_y.max()], [te_y.min(), te_y.max()], 'r--', label='Diagonal') plt.xlabel('True Values') plt.ylabel('Predicted Values') plt.title('Linear Regression - Test Set') plt.legend() plt.show()。这是一个什么模型

在训练集上进行预测，并计算平均绝对百分比误差（MAPE）和在测试集上进行预测，并计算平均绝对百分比误差（MAPE）。最后，使用matplotlib库绘制了训练集和测试集真实值与预测值的散点图和对角线。

model=MLPRegressor(hidden_layer_sizes=10,max_iter=1000).fit(tr_x,tr_y) model.fit(tr_x, tr_y) ​ # 在训练集上进行预测，并计算平均绝对百分比误差（MAPE） tr_y_pred = model.predict(tr_x) tr_mape = mape(tr_y_pred, tr_y) ​ # 在测试集上进行预测，并计算平均绝对百分比误差（MAPE） te_y_pred = model.predict(te_x) te_mape = mape(te_y_pred, te_y) ​ # 绘制训练集真实值与预测值的散点图和对角线 plt.scatter(tr_y, tr_y_pred) plt.plot([tr_y.min(), tr_y.max()], [tr_y.min(), tr_y.max()], 'r--', label='Diagonal') plt.xlabel('True Values') plt.ylabel('Predicted Values') plt.title('MLPRegressor- Training Set') plt.legend() plt.show() ​ # 绘制测试集真实值与预测值的散点图和对角线 plt.scatter(te_y, te_y_pred) plt.plot([te_y.min(), te_y.max()], [te_y.min(), te_y.max()], 'r--', label='Diagonal') plt.xlabel('True Values') plt.ylabel('Predicted Values') plt.title('MLPRegressor - Test Set') plt.legend() plt.show()。这是什么模型

模型通过在训练集上进行拟合（model.fit(tr_x, tr_y)），然后在训练集和测试集上进行预测（model.predict(tr_x)和model.predict(te_x)），并使用MAPE衡量预测精度。最后，使用matplotlib库绘制了训练集和测试集的...

model=MLPRegressor(hidden_layer_sizes=10,max_iter=1000).fit(tr_x,tr_y) model.fit(tr_x, tr_y) # 在训练集上进行预测，并计算平均绝对百分比误差（MAPE） tr_y_pred = model.predict(tr_x) tr_mape = mape(tr_y_pred, tr_y) # 在测试集上进行预测，并计算平均绝对百分比误差（MAPE） te_y_pred = model.predict(te_x) te_mape = mape(te_y_pred, te_y) # 绘制训练集真实值与预测值的散点图和对角线 plt.scatter(tr_y, tr_y_pred) plt.plot([tr_y.min(), tr_y.max()], [tr_y.min(), tr_y.max()], 'r--', label='Diagonal') plt.xlabel('True Values') plt.ylabel('Predicted Values') plt.title('MLPRegressor- Training Set') plt.legend() plt.show() # 绘制测试集真实值与预测值的散点图和对角线 plt.scatter(te_y, te_y_pred) plt.plot([te_y.min(), te_y.max()], [te_y.min(), te_y.max()], 'r--', label='Diagonal') plt.xlabel('True Values') plt.ylabel('Predicted Values') plt.title('MLPRegressor - Test Set') plt.legend() plt.show()。这个模型在人口预测需要怎么假设？

这个模型可能是在人口预测中用于拟合人口数据的，假设是人口的数量可以被一些特征（例如地区、年龄、性别、教育水平等）所描述，而这个 MLPRegressor 模型可以通过训练样本来学习这些特征与人口数量之间的关系，并...

解读一下 figure plot(T_train,T_train,'r-.','linewidth',2) ; hold on plot(T_train,T_sim1,'sr','LineWidth',2,'MarkerSize',8, ... 'MarkerEdgeColor', 'c', 'MarkerFaceColor', 'k') legend('\it y=x','预测值','location','southeast'); xlabel('负荷(kW)实际值') ylabel('负荷(kW)预测值') box off string = {['BP 训练集：(MAPE= ' num2str(MAPE1) ' MAPE = ' num2str(MAPE1) ')']}; title(string) %% 测试集 figure plot(T_test,T_test,'r-.','linewidth',2) ; hold on plot(T_test,T_sim2,'sr','LineWidth',2,'MarkerSize',8, ... 'MarkerEdgeColor', 'c', 'MarkerFaceColor', 'k') legend('\it y=x','预测值','location','southeast'); xlabel('负荷(kW)实际值') ylabel('负荷(kW)预测值') box off string = {['BP 测试集：(MAPE= ' num2str(MAPE2) ' MAPE = ' num2str(MAPE2) ')']}; title(string) %% RBFNN校正 input_train=data(1:L1,2:end)';% 输入 output_train=err1;% 输出 %% 测试集 input_test=data(L1+1:L2,2:end)';% 输入 output_test=err2;% 输出 %% 数据归一化 % 训练集 [inputn_train,inputps] = mapminmax(input_train); [outputn_train,outputps] = mapminmax(output_train); %创建RBF网络 goal=0.001;%误差目标 sp=0.3;%扩展常数 mn=50;%隐含层神经元最大数目 df=1;%训练过程中的显示频数 net=newrb(inputn_train,outputn_train,goal,sp,mn,df); Tn_output=sim(net,inputn_train); %仿真结果反归一化 RBFTrain_sim = mapminmax('reverse',Tn_output,outputps); %% 输入归一化 inputn_test = mapminmax('apply',input_test,inputps); %RBF预测 RBF_sim=sim(net,inputn_test); %% 网络输出反归一化 RBFTest_sim=mapminmax('reverse',RBF_sim,outputps);

最后，使用MAPE1和MAPE2变量分别记录训练集和测试集的MAPE误差，并且将其添加到标题字符串中。 第二部分是进行RBFNN校正。首先，将BP神经网络的误差作为RBFNN的输出，输入为原始数据集的特征值。然后，使用...

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俄罗斯RTSD数据集实现交通标志实时检测

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