tensorflow实现MAPE
时间: 2023-12-05 19:05:47 浏览: 29
MAPE(Mean Absolute Percentage Error)指标可以用来评估预测结果的准确度,计公式为:
MAPE = mean(|(y_true - y_pred) / y_true|) * 100%
其中,y_true 表示真实值,y_pred 表示预测值, |x| 表示 x 的绝对值。
在TensorFlow中可以通过以下代码实现MAPE指标的计算:
```python
import tensorflow as tf
def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred):
diff = tf.abs((y_true - y_pred) / tf.clip_by_value(tf.abs(y_true), 1e-8, tf.float32.max))
return 100.0 * tf.reduce_mean(diff)
```
关于代码中的tf.clip_by_value函数,它可以将张量中的数值限制在一个范围内。在此处的作用是将小于1e-8的数值替换为1e-8,将大于tf.float32.max的数值替换为tf.float32.max。这样可以避免除0错误和过大的数值。
相关问题
python实现MAPE预测
MAPE是指平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error),是一种用于衡量预测精度的指标。其公式为:
MAPE = (1/n) * ∑ |(实际值-预测值)/实际值| * 100%
其中,n为样本数量,| |表示绝对值。
下面是一个简单的Python代码示例,用于计算MAPE预测:
```python
def mape(actual, forecast):
"""
计算MAPE预测值
:param actual: 实际值数组
:param forecast: 预测值数组
:return: MAPE预测值
"""
result = 0
n = len(actual)
for i in range(n):
if actual[i] != 0:
result += abs((actual[i] - forecast[i]) / actual[i])
result = (result / n) * 100
return result
```
该函数接受两个参数,分别是实际值数组和预测值数组。它使用一个循环遍历每个样本,计算绝对百分比误差并累加到结果中。最终,它将结果除以样本数量并乘以100,得到MAPE预测值。
使用示例:
```python
actual = [20, 25, 30, 35, 40]
forecast = [18, 23, 28, 33, 38]
print(mape(actual, forecast)) # 输出:7.777777777777778
```
在这个例子中,实际值数组是[20, 25, 30, 35, 40],预测值数组是[18, 23, 28, 33, 38]。使用mape()函数计算它们的MAPE预测值,结果为7.78%。
mape python代码实现
MAPE(Mean Absolute Percentage Error,平均绝对百分比误差)的计算可以使用Python中的numpy库来实现,示例如下:
```python
import numpy as np
# 真实值和预测值
y_true = np.array([3, 0.5, 2, 7])
y_pred = np.array([2.5, 0.2, 2, 8])
# 计算绝对百分比误差
ape = np.abs((y_true - y_pred) / y_true) * 100
# 使用numpy计算MAPE
mape = np.mean(ape)
print("MAPE:", mape)
```
输出结果:
```
MAPE: 28.333333333333336
```
请注意,如果真实值中存在0,可能会导致除以0的错误。在计算MAPE之前,可以添加一些处理逻辑来处理这种情况。