MAPE指标计算公式与结果范围
时间: 2023-05-25 09:04:19 浏览: 120
MAPE指标计算公式为:
MAPE = (Σ│(实际值-预测值) / 实际值│ ÷ n) × 100%
其中,n为样本数据数量。
MAPE结果范围为0%~∞,数值越小说明预测误差越小,精度越高。但需要注意的是,当实际值为0时,分母为0,无法计算MAPE指标。此时需采用其他指标如MSE、RMSE等来衡量模型预测准确性。
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随机森林回归模型评价指标MAPE及其计算公式
随机森林回归模型评价指标MAPE(Mean Absolute Percentage Error)是一种常用的评回归模型预测准确度的指标,它可以用来衡量预测值与真实值之间的相对误差。
MAPE的计算公式如下:
MAPE = (1/n) * Σ(|(真实值 - 预测值)/真实值|) * 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表示模型的预测准确度越高。
mse、mae、rmse、r2、mape的计算公式
这是每个评估指标的计算公式:
1. MSE (Mean Squared Error,均方误差):
MSE = (1/n) * Σ(y_true - y_pred)^2
其中,n表示样本数量,y_true表示真实值,y_pred表示预测值。
2. MAE (Mean Absolute Error,平均绝对误差):
MAE = (1/n) * Σ|y_true - y_pred|
其中,n表示样本数量,y_true表示真实值,y_pred表示预测值。
3. RMSE (Root Mean Squared Error,均方根误差):
RMSE = √(MSE)
其中,MSE表示均方误差。
4. R2 (R-squared coefficient,决定系数):
R2 = 1 - (SSR/SST)
其中,SSR表示残差平方和(Sum of Squares Residual),SST表示总平方和(Sum of Squares Total)。
SSR = Σ(y_true - y_pred)^2
SST = Σ(y_true - y_mean)^2
5. MAPE (Mean Absolute Percentage Error,平均绝对百分比误差):
MAPE = (1/n) * Σ(|(y_true - y_pred)/y_true| * 100)
其中,n表示样本数量,y_true表示真实值,y_pred表示预测值。
这些公式可以用于计算相应的评估指标,以评估回归模型的性能。