使用numpy计算MAPE

要使用numpy计算MAPE（均方百分比误差），您需要有实际值和预测值的数组。您可以按照以下步骤计算MAPE：

1. 导入numpy库：

import numpy as np

2. 创建实际值和预测值的numpy数组：

actual = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
predicted = np.array([1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6])

3. 计算MAPE：

mape = np.mean(np.abs((actual - predicted) / actual)) * 100

在上面的示例中，我们首先计算了实际值和预测值之间的差异，然后除以实际值，取绝对值，并计算平均值。最后，将结果乘以100以获得百分比。

请注意，这只是一个示例，您可以根据您的实际需求调整代码。

相关问题

sklearn.metrics计算MAPE

在scikit-learn中，没有直接计算MAPE（Mean Absolute Percentage Error，平均绝对百分比误差）的函数，但可以通过以下代码计算MAPE：

from sklearn.metrics import mean_absolute_error
import numpy as np

def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred):
    return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100

y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
mape = mean_absolute_percentage_error(np.array(y_true), np.array(y_pred))

print("MAE:", mae)
print("MAPE:", mape)

其中，MAE为均方误差，MAPE为平均绝对百分比误差。

python mape计算

MAPE（Mean Absolute Percentage Error，平均绝对百分比误差）是一种衡量预测精度的指标，计算公式如下：

MAPE = 100% * Σ(|真实值-预测值|/真实值) / n

其中，真实值为实际观测值，预测值为模型预测出来的值，n为样本数量。

Python中可以使用numpy库来计算MAPE，具体代码如下：

import numpy as np

def MAPE(y_true, y_pred):
    return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100

其中，y_true为真实值，y_pred为预测值。