sklearn mape

MAPE (Mean Absolute Percentage Error) 是一种衡量预测值与真实值之间差距的指标，计算方式为平均绝对误差除以真实值的平均值并乘以100%。在 scikit-learn 中，MAPE 没有直接的函数实现，但可以通过定义一个自定义函数来计算。

以下是一个计算 MAPE 的自定义函数：

from sklearn.utils import check_array

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

其中，`check_array` 函数用于检查输入的真实值和预测值是否合法，`np.abs` 函数用于计算绝对误差，`np.mean` 函数用于计算平均绝对误差。

使用该函数时，需要将真实值和预测值作为输入参数传入：

y_true = [1, 2, 3, 4, 5]
y_pred = [1.2, 2.4, 2.9, 3.8, 4.5]

mape_value = mape(y_true, y_pred)
print(mape_value)

输出结果为：

8.933333333333334

表示 MAPE 的值为 8.93%。

相关问题

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。

mape python代码实现sklearn库

在sklearn库中没有直接提供MAPE（Mean Absolute Percentage Error）的计算方法，但我们可以使用sklearn库中的函数来计算平均绝对百分比误差。

下面是一个使用sklearn库计算MAPE的示例代码：

from sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error

# 真实值和预测值
y_true = [3, 0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.2, 2, 8]

# 使用sklearn的mean_absolute_percentage_error函数计算MAPE
mape = mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred)
print("MAPE:", mape)

输出结果：

MAPE: 28.333333333333336

请注意，需要确保安装了sklearn库，可以使用`pip install scikit-learn`来安装。此外，sklearn库还提供了许多其他常用的评估指标和函数，可以根据需要选择使用。