python masked_mape
时间: 2023-12-09 18:11:05 浏览: 23
`masked_mape` 可能指的是计算平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)时使用的一种方法,其中使用了遮蔽(masking)技术,即将某些值标记为不可用,以便在计算 MAPE 时将这些值排除在外。在 Python 中实现 `masked_mape` 的具体方法可能因应用场景而有所不同,但通常会结合 NumPy 或 Pandas 等库来进行数值计算。你可以提供更具体的上下文和代码示例,以便我更好地理解你的问题。
相关问题
python masked_mape代码
以下是一个计算masked MAPE的Python代码示例:
```python
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。
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:
```python
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。