根据RMSE=sqrt(mse(label,YPred))求MAPE
时间: 2024-06-06 17:11:00 浏览: 5
RMSE和MAPE都是衡量模型预测准确度的指标,但是它们的计算方式不同,因此不能直接由RMSE求出MAPE。
RMSE是均方根误差,计算公式为:
RMSE = sqrt(mse(label, YPred))
其中,mse表示均方误差,label表示真实值,YPred表示预测值。RMSE越小表示模型的预测效果越好。
MAPE是平均绝对百分比误差,计算公式为:
MAPE = mean(abs((label - YPred) / label)) * 100%
其中,abs表示绝对值,mean表示求平均值,label表示真实值,YPred表示预测值。MAPE越小表示模型的预测效果越好。
因此,要求MAPE,需要先求出预测值与真实值的差值占真实值的百分比,然后求平均值。具体计算过程如下:
1. 计算预测值与真实值的差值
diff = label - YPred
2. 计算差值占真实值的百分比
pctDiff = abs(diff / label)
3. 计算平均绝对百分比误差
MAPE = mean(pctDiff) * 100%
相关问题
mape、mae、mse、rmse优缺点
这四个指标都是用来衡量模型预测结果与真实值之间差异的常用指标,具体优缺点如下:
1. MAPE(Mean Absolute Percentage Error):平均绝对百分比误差。该指标可以反映预测值偏离真实值的百分比程度,其计算公式为:MAPE = (1/n) * ∑(|y - y'| / y) * 100%,其中 n 为样本数量,y 为真实值,y' 为预测值。MAPE 的优点是不受量纲影响,可以用来比较不同数据集的预测效果;缺点是对于预测值为 0 的情况不适用,且容易受到离群值的干扰。
2. MAE(Mean Absolute Error):平均绝对误差。该指标可以反映预测值与真实值之间的平均差异程度,其计算公式为:MAE = (1/n) * ∑(|y - y'|),其中 n 为样本数量,y 为真实值,y' 为预测值。MAE 的优点是容易理解和计算,对于离群值不敏感;缺点是没有考虑误差的方向,可能会掩盖一些重要的信息。
3. MSE(Mean Squared Error):均方误差。该指标可以反映预测值与真实值之间的平均平方差,其计算公式为:MSE = (1/n) * ∑(y - y')²,其中 n 为样本数量,y 为真实值,y' 为预测值。MSE 的优点是对误差的大值比小值更为敏感,可以在一定程度上避免 MAE 的缺陷;缺点是受量纲影响,不易比较不同数据集的预测效果。
4. RMSE(Root Mean Squared Error):均方根误差。该指标是 MSE 的平方根,可以反映预测值与真实值之间的平均差异程度,其计算公式为:RMSE = sqrt((1/n) * ∑(y - y')²),其中 n 为样本数量,y 为真实值,y' 为预测值。RMSE 的优点是可以反映真实误差的标准差,便于进行误差分析;缺点是同样受量纲影响,且对离群值比较敏感。
python中MSE、RMSE、MAE、MAPE、Sim的表达方法
在Python中,可以使用以下库函数来计算MSE、RMSE、MAE、MAPE和相似度(Sim):
1. 均方误差(MSE):可以使用numpy库中的mean()和square()函数来计算。
```python
import numpy as np
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5])
mse = np.square(y_true - y_pred).mean()
print("MSE:", mse)
```
2. 均方根误差(RMSE):可以使用numpy库中的sqrt()函数来计算。
```python
import numpy as np
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5])
mse = np.square(y_true - y_pred).mean()
rmse = np.sqrt(mse)
print("RMSE:", rmse)
```
3. 平均绝对误差(MAE):可以使用numpy库中的absolute()和mean()函数来计算。
```python
import numpy as np
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5])
mae = np.absolute(y_true - y_pred).mean()
print("MAE:", mae)
```
4. 平均绝对百分比误差(MAPE):可以使用numpy库中的absolute()和mean()函数来计算。
```python
import numpy as np
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5])
mape = np.absolute((y_true - y_pred) / y_true).mean() * 100
print("MAPE:", mape)
```
5. 相似度(Sim):可以使用scipy库中的cosine_similarity()函数来计算。
```python
from scipy import spatial
vector1 = [1, 2, 3, 4, 5]
vector2 = [1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5]
sim = 1 - spatial.distance.cosine(vector1, vector2)
print("Sim:", sim)
```
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