随机森林变量选择后拟合模型如何求MAPE值
时间: 2024-05-04 10:18:46 浏览: 16
求随机森林模型的 MAPE 值需要进行以下步骤:
1. 预测测试数据集的目标值。
2. 计算预测值与真实值之间的差异,并将其除以真实值,得到每个测试数据点的误差率。
3. 将误差率的绝对值相加,并将其除以测试数据集中样本数量的总和,得到平均绝对百分比误差(MAPE)。
代码示例:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error
# 训练随机森林模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=10, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)
# 对测试数据集进行预测
y_pred = rf.predict(X_test)
# 计算 MAPE 值
mape = mean_absolute_percentage_error(y_test, y_pred)
print("MAPE: {:.2%}".format(mape))
```
其中,`X_train` 和 `y_train` 是训练数据集的特征和目标值,`X_test` 和 `y_test` 是测试数据集的特征和目标值。在此示例中,使用了 sklearn 库的 `RandomForestRegressor` 类来训练随机森林模型,并使用 `mean_absolute_percentage_error` 函数计算 MAPE 值。