如何写出平均绝对百分比误差

平均绝对百分比误差（MAPE）是用来评估预测值误差的一种常用方法。

计算公式如下：

MAPE = (1/n) * ∑(|(实际值 - 预测值)/实际值|) * 100%

其中，n为样本数，实际值和预测值均为一个具体数值。

具体计算步骤如下：

1. 对每个样本，计算其实际值与预测值之间的差值。

2. 计算每个样本的绝对误差，即将差值取绝对值。

3. 计算每个样本的绝对百分比误差，即将绝对误差除以实际值并乘以100%。

4. 对所有样本的绝对百分比误差取平均值，即为MAPE。

例如，有5个样本的实际值和预测值如下：

实际值：[10, 15, 20, 25, 30]

预测值：[12, 18, 22, 28, 32]

则，计算MAPE的步骤如下：

1. 差值：[2, 3, 2, 3, 2]

2. 绝对误差：[2, 3, 2, 3, 2]

3. 绝对百分比误差：[20%, 20%, 10%, 12%, 6.67%]

4. 平均绝对百分比误差：13.33%

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MAPE平均绝对百分比误差

MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一种评价预测误差的指标，它表示预测值偏离真实值的平均百分比误差。公式如下：

MAPE = 100% * (1/n) * ∑(|(预测值-真实值)/真实值|)
其中n为样本数量。

MAPE越小，预测精度越高。

平均绝对百分比误差MAPE

平均绝对百分比误差（MAPE）是一种衡量预测准确性的指标，常用于评估预测模型在时间序列分析和预测中的性能。它可以用于比较不同模型或算法的预测准确性。

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是样本数量，实际值是观测到的真实值，预测值是模型预测得到的值。

MAPE的结果以百分比表示，数值越小表示预测准确性越高。然而，需要注意的是，当实际值为零或接近零时，计算MAPE可能会存在问题，因为分母接近零会导致无穷大或不可定义的结果。

总的来说，MAPE是一种常用的评估预测准确性的指标，可以帮助我们了解模型的性能如何。