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。

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1-MAPE（平均绝对百分比误差）是什么值

1-MAPE是一种用于衡量预测误差的指标，它表示预测值与实际值之间的平均百分比误差。具体计算方式是将每个预测值与实际值之差取绝对值后除以实际值，并将所有比率求平均得到的结果。一般来说，1-MAPE值越小，表示模型预测的准确性越高。

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。