mean_absolute_percentage_error
时间: 2023-04-27 21:03:38 浏览: 61
mean_absolute_percentage_error是一种用于衡量实际值与预测值之间误差大小的指标,通常用于评估回归模型的性能。它的计算公式如下:
$$\text{MAPE} = \frac{100\%}{n}\sum_{i=1}^n \left|\frac{y_i - \hat{y}_i}{y_i}\right|$$
其中,$y_i$表示第$i$个样本的实际值,$\hat{y}_i$表示第$i$个样本的预测值,$n$表示样本数。MAPE越小,表示模型预测误差越小,模型性能越好。需要注意的是,当实际值为0时,MAPE无法计算,因此在使用MAPE时需要特别注意这种情况。
相关问题
mean_absolute_percentage_error() 函数的用法
mean_absolute_percentage_error() 函数是用来计算预测值与真实值之间的平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)的。
该函数的用法如下:
```python
from sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error
mape = mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred)
```
其中,`y_true` 是真实值(ground truth),`y_pred` 是预测值。函数会返回预测值与真实值之间的平均绝对百分比误差。
平均绝对百分比误差是用百分比表示的预测误差,它可以衡量预测值与真实值之间的相对误差。具体计算方式是将每个样本的绝对误差除以真实值,然后取平均值并乘以100。
注意:在使用该函数之前,确保已经安装了 scikit-learn 库。
AttributeError: module 'sklearn.metrics' has no attribute 'mean_absolute_percentage_error'
AttributeError: module 'sklearn.metrics' has no attribute 'mean_absolute_percentage_error' 是一个错误提示,意味着在sklearn.metrics模块中没有名为'mean_absolute_percentage_error'的属性。
在Scikit-learn中,没有内置的'mean_absolute_percentage_error'函数。然而,你可以使用其他方法来计算平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)。以下是一种常见的计算MAPE的方法:
```python
import numpy as np
def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred):
y_true, y_pred = np.array(y_true), np.array(y_pred)
return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100
```
你可以将上述代码添加到你的项目中,并使用`mean_absolute_percentage_error`函数来计算MAPE。