python利用sklearn.metrics计算平均绝对百分比误差的代码

sklearn.metrics模块中没有直接计算平均绝对百分比误差（MAPE）的函数，但可以使用平均绝对误差（MAE）和实际值的平均值来计算MAPE。可以使用以下代码来计算：

from sklearn.metrics import mean_absolute_error
import numpy as np

# 定义实际值和预测值
actual_values = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
predicted_values = np.array([1.2, 1.8, 2.9, 3.8, 4.5])

# 计算平均绝对误差
mae = mean_absolute_error(actual_values, predicted_values)

# 计算实际值的平均值
mean = np.mean(actual_values)

# 计算平均绝对百分比误差
mape = mae / mean * 100

print("平均绝对百分比误差为：{:.2f}%".format(mape))

输出结果为：

平均绝对百分比误差为：11.56%

同样，你可以将实际值和预测值替换为你自己的数据来计算平均绝对百分比误差。

相关问题

sklearn.metrics 的平均绝对值百分比误差怎么用

在 sklearn.metrics 中，平均绝对值百分比误差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE）并没有直接提供，但你可以自己实现它。

以下是一个自定义的函数来计算 MAPE 的示例：

import numpy as np

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

使用该函数时，你需要传入两个参数：y_true 表示真实的目标值，y_pred 表示预测的目标值。函数会返回 MAPE 的百分比值。

示例用法：

from sklearn.metrics import mean_absolute_error
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 创建一个回归数据集
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, random_state=42)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型并进行预测
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算 MAPE
mape = mean_absolute_percentage_error(y_test, y_pred)
print("MAPE:", mape)

请注意，MAPE 在实际使用中可能会出现除以零的情况，因此在计算前应该先检查分母是否为零，并进行相应的处理。

sklearn.metrics计算MAPE

在scikit-learn中，没有直接计算MAPE（Mean Absolute Percentage Error，平均绝对百分比误差）的函数，但可以通过以下代码计算MAPE：

from sklearn.metrics import mean_absolute_error
import numpy as np

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

y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
mape = mean_absolute_percentage_error(np.array(y_true), np.array(y_pred))

print("MAE:", mae)
print("MAPE:", mape)

其中，MAE为均方误差，MAPE为平均绝对百分比误差。