mape计算公式用Python代码实现

好的，以下是计算MAPE的Python代码实现：

def mape(actual, predicted):
    """
    Computes the mean absolute percentage error (MAPE) between actual and predicted values
    
    Arguments:
    actual -- the actual values (as a list or numpy array)
    predicted -- the predicted values (as a list or numpy array)
    
    Returns:
    mape -- the mean absolute percentage error
    """
    actual, predicted = np.array(actual), np.array(predicted)
    return np.mean(np.abs((actual - predicted) / actual)) * 100

其中，actual和predicted分别为实际值和预测值的列表或numpy数组。函数返回的是MAPE的百分比值。

相关问题

python mape计算

MAPE（Mean Absolute Percentage Error，平均绝对百分比误差）是一种衡量预测精度的指标，计算公式如下：

MAPE = 100% * Σ(|真实值-预测值|/真实值) / n

其中，真实值为实际观测值，预测值为模型预测出来的值，n为样本数量。

Python中可以使用numpy库来计算MAPE，具体代码如下：

import numpy as np

def MAPE(y_true, y_pred):
    return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100

其中，y_true为真实值，y_pred为预测值。

python计算mape

### 回答1：
MAPE（Mean Absolute Percentage Error，平均绝对百分比误差）是一种常用的衡量预测精度的指标，计算公式为：

$$MAPE = \frac{100\%}{n}\sum_{i=1}^{n}\left|\frac{y_i-\hat{y_i}}{y_i}\right|$$

其中，$n$为样本数量，$y_i$为实际值，$\hat{y_i}$为预测值。

下面是Python代码实现MAPE的计算：

def mape(y_true, y_pred):
    """
    计算MAPE
    :param y_true: 真实值
    :param y_pred: 预测值
    :return: MAPE
    """
    n = len(y_true)
    sum_ape = 0
    for i in range(n):
        if y_true[i] != 0:
            sum_ape += abs(y_true[i] - y_pred[i]) / y_true[i]
    mape = sum_ape / n * 100
    return mape

其中，`y_true`为真实值，`y_pred`为预测值。这个函数会返回计算出来的MAPE值，单位为百分比。

### 回答2：
MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一个常用于衡量预测误差的指标，可以用来评估预测模型的准确性和精确度。Python可以使用以下步骤来计算MAPE。

1. 首先，我们需要有真实值和预测值的列表。假设我们有真实值列表true_values和预测值列表predicted_values。

2. 接下来，我们可以定义计算MAPE的函数。可以使用以下代码片段计算MAPE：

def calculate_mape(true_values, predicted_values):
n = len(true_values)
mape = 0
for i in range(n):
mape += abs((true_values[i] - predicted_values[i]) / true_values[i])
mape = (mape / n) * 100
return mape

3. 然后，我们可以调用这个函数来计算MAPE。例如：

mape = calculate_mape(true_values, predicted_values)
print("MAPE:", mape)

这样就可以得到MAPE的计算结果。

需要注意的是，计算MAPE的过程中，我们首先对每个预测值和真实值的差值取绝对值，然后再除以真实值，最后求平均值并乘以100。这样计算出来的MAPE是一个百分比值，可以用来评估预测模型的准确度，值越小表示预测模型越准确。

### 回答3：
MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一种常用的评估预测模型准确度的指标，它可以用于衡量模型的预测误差的平均百分比。

在Python中，可以使用以下代码计算MAPE：

def calculate_mape(actual, predicted):
    errors = abs(actual - predicted)
    relative_errors = errors / actual
    mape = np.mean(relative_errors) * 100
    return mape

actual_values = [10, 20, 30, 40, 50]
predicted_values = [12, 18, 25, 42, 55]

mape = calculate_mape(actual_values, predicted_values)
print("MAPE:", mape)

上述代码中，首先定义了一个计算MAPE的函数`calculate_mape`，该函数接受实际值和预测值作为输入。然后计算预测误差（绝对误差），求得相对误差（预测误差除以实际值），最后取相对误差的平均值并乘以100得到MAPE值。最后，调用计算MAPE的函数，传入实际值和预测值，将返回的MAPE值打印输出。

以上就是使用Python计算MAPE的简单示例。可以根据实际情况修改输入和输出的数据，以适应不同的预测模型评估需求。