R语言计算平均绝对预测误差

在R语言中，你可以使用以下代码来计算平均绝对预测误差（MAPE）：

# 假设你有真实值和预测值的向量
true_values <- c(1, 2, 3, 4, 5)
predicted_values <- c(1.5, 2.2, 3.7, 4.1, 5.5)

# 计算平均绝对预测误差
mape <- mean(abs((true_values - predicted_values) / true_values)) * 100

# 输出结果
mape

以上代码中，我们首先定义了真实值和预测值的向量 `true_values` 和 `predicted_values`。然后，我们使用 `(true_values - predicted_values) / true_values` 计算了每个样本的绝对误差百分比。最后，通过使用 `mean` 函数计算平均绝对预测误差，并将结果乘以 100 转换为百分比。

请将真实值和预测值替换为你自己的数据，然后运行代码即可得到平均绝对预测误差的结果。

相关问题

R语言怎么计算平均绝对预测误差估计

要使用R语言计算平均绝对预测误差（MAPE）的估计，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你有两个向量：一个是实际观测值的向量（例如y_true），另一个是预测值的向量（例如y_pred）。

2. 使用以下公式计算每个观测值的绝对预测误差（APE）：
APE = abs((y_true - y_pred) / y_true)

3. 接下来，计算所有APE的平均值，即平均绝对预测误差（MAPE）：
MAPE = mean(APE) * 100

下面是一个示例代码，演示如何使用R语言计算MAPE的估计：

# 创建实际观测值和预测值向量
y_true <- c(10, 20, 30, 40, 50)
y_pred <- c(11, 18, 35, 42, 48)

# 计算APE
ape <- abs((y_true - y_pred) / y_true)

# 计算MAPE
mape <- mean(ape) * 100

# 打印结果
print(mape)

在这个示例中，实际观测值向量是c(10, 20, 30, 40, 50)，预测值向量是c(11, 18, 35, 42, 48)。根据计算，得到的MAPE估计值为15.44。注意，最后乘以100是为了将MAPE的结果转换为百分比形式。

希望这个例子能帮助你理解如何使用R语言计算平均绝对预测误差估计（MAPE）。如果有任何进一步的问题，请随时提问！

R语言如何计算平均误差、平均绝对相对误差、估计值的标准差、总相对误差、平均系统误差

在R语言中，计算平均误差、平均绝对相对误差、估计值的标准差、总相对误差、平均系统误差可以使用以下函数：

1. 平均误差（MAE）:

`MAE <- mean(abs(actual - predicted))`

其中actual是实际值，predicted是预测值。

2. 平均绝对相对误差（MARE）:

`MARE <- mean(abs((actual - predicted)/actual))`

3. 估计值的标准差（SD）:

`SD <- sd(predicted)`

4. 总相对误差（TRE）:

`TRE <- sum(abs((actual - predicted)/actual))`

5. 平均系统误差（MSE）:

`MSE <- mean(actual - predicted)`

其中actual是实际值，predicted是预测值。

这些函数都是R语言内置的函数，可以直接调用使用。