lasso回归分析预测计算MAPE以及RMSE和MAE

Lasso回归是一种线性回归方法，它通过对数据进行稀疏化处理，来避免过拟合问题。因此，对于Lasso回归模型的预测结果，可以使用MAPE、RMSE和MAE等指标来评估预测结果的准确性。

其中，MAPE是平均绝对百分比误差，它的计算公式如下：

$$MAPE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\Big|\frac{y_i-\hat{y}_i}{y_i}\Big|\times100\%$$

其中，$n$表示样本数量，$y_i$表示第$i$个样本的真实值，$\hat{y}_i$表示第$i$个样本的预测值。MAPE的值越小，表示模型的预测准确度越高。

RMSE是均方根误差，它的计算公式如下：

$$RMSE=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y}_i)^2}$$

其中，$n$表示样本数量，$y_i$表示第$i$个样本的真实值，$\hat{y}_i$表示第$i$个样本的预测值。RMSE的值越小，表示模型的预测准确度越高。

MAE是平均绝对误差，它的计算公式如下：

$$MAE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_i-\hat{y}_i|$$

其中，$n$表示样本数量，$y_i$表示第$i$个样本的真实值，$\hat{y}_i$表示第$i$个样本的预测值。MAE的值越小，表示模型的预测准确度越高。

因此，对于Lasso回归模型的预测结果，可以使用上述指标来评估预测准确度。