python masked_mape代码

以下是一个计算masked MAPE的Python代码示例：

import numpy as np

def masked_mape(y_true, y_pred, null_val=np.nan):
    mask = y_true != null_val
    return np.mean(np.abs((y_true[mask] - y_pred[mask]) / y_true[mask])) * 100

其中，`y_true`和`y_pred`分别为真实值和预测值，`null_val`为需要忽略的值，默认为`np.nan`。函数返回masked MAPE的平均值乘以100，表示百分比误差。

相关问题

python masked_mape

`masked_mape` 可能是指计算预测值和真实值之间的平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error）的函数。在计算时，可能会通过设置一个掩码来忽略一些数据点，例如在时间序列中，可能需要忽略一些缺失值。

以下是一个可能的 Python 实现：

import numpy as np

def masked_mape(y_true, y_pred, mask=None):
    """Calculate mean absolute percentage error (MAPE) between y_true and y_pred, ignoring masked values."""
    if mask is None:
        mask = np.ones_like(y_true, dtype=bool)
    mask = np.asarray(mask, dtype=bool)
    masked_true = y_true[mask]
    masked_pred = y_pred[mask]
    return np.mean(np.abs((masked_true - masked_pred) / masked_true)) * 100

其中，`y_true` 和 `y_pred` 分别是真实值和预测值的数组，`mask` 是一个与 `y_true` 和 `y_pred` 有相同形状的布尔数组，表示哪些数据点需要被忽略。如果 `mask` 没有被提供，则默认使用所有数据点。

python实现masked_mape

`masked_mape` 是一种衡量预测准确度的指标，它是平均绝对百分比误差（MAPE）的变体，适用于存在缺失值的情况。下面是一个 Python 实现：

import numpy as np

def masked_mape(y_true, y_pred, mask_val=0):
    mask = y_true != mask_val
    masked_error = np.abs((y_true - y_pred) / y_true)[mask]
    masked_mape = np.mean(masked_error) * 100
    return masked_mape

其中，`y_true` 是真实值，`y_pred` 是预测值，`mask_val` 是用于表示缺失值的值（默认为 0）。该函数首先通过比较 `y_true` 和 `mask_val` 得到一个掩码 `mask`，然后计算出真实值和预测值之间的错误，并只考虑那些不是缺失值的元素。最后，计算平均绝对百分比误差并乘以 100，得到 `masked_mape` 值。