sklearn WMAPE如何实现

WMAPE (Weighted Mean Absolute Percentage Error) 是一种评估预测模型性能的指标，特别是在金融领域中常用于时间序列分析。在Scikit-learn库中，WMAPE并不是直接内置的计算函数，但它可以通过自定义计算来实现。

首先，你需要手动计算每个观测值的绝对误差（Abs/Error），然后根据权重（通常使用实际值大小作为权重）对这些误差求平均。以下是一个简单的步骤说明：

1. 导入必要的库：

from sklearn.metrics import mean_absolute_error
import numpy as np

2. 对于预测值 `y_pred` 和真实值 `y_true`，计算绝对误差：

absolute_errors = np.abs(y_pred - y_true)

3. 如果有给定的权重数组 `weights`，将它们应用到误差上（如果没有就设置为等权处理，即所有数据点权重相等）：

weighted_errors = absolute_errors * weights

4. 计算加权平均绝对百分比误差（WMAPE）：

# 检查是否所有权重之和为1，如果不是则调整权重
if np.sum(weights) != 1:
    weights /= np.sum(weights)

wmape = weighted_errors.mean() * 100  # 将平均值转换为百分比

请注意，这个过程并未在Scikit-learn内提供现成函数，所以你可能需要将其封装在一个函数中，以便在需要时使用。