首先,对于每个观测值,我们需要计算预测值与实际值之间的相对误差,即绝对百分比误差(Absolute Percentage Error,简称APE)。计算公式如下: APE = |(预测值-实际值) /实际值| × 100% 其中,|x|表示取x的绝对值。 然后,对所有观测值的绝对百分比误差求平均值,即可得到平均绝对百分比误差(MAPE)的公式。 MAPE = (∑...
- MAPE对异常值敏感,因为它是基于实际值来计算百分比误差的; - MAPE更适合用于实际值非负的情况,如果存在负数,可能会出现计算问题。 拓展知识: MAPE在决策支持和模型选择中很有用,但并非完美无缺。例如,当实际值非常小的时候,即使很小的预测误差也可能导致很大的MAPE值。因此,一些研究建议使用对称平均绝对百分比误差...
平均绝对百分比误差(MAPE)是一种评估预测精度的指标,常用于评估时间序列预测模型的性能。它的计算公式为:MAPE = (1/n) * Σ(|(实际值 - 预测值)|/实际值) * 100%,其中n表示样本数量,Σ表示求和运算。这个指标反映了预测值与实际值之间的差异,以百分比的形式表示。MAPE的值越小,说明模型的预测精度越高。 ...
平均绝对误差的计算公式如下: MAE = (1/n) *Σ|yi - i| 4.平均绝对误差百分比(MAPE):平均绝对误差百分比是平均绝对误差与实际值的比值。它表示预测结果与实际值之间的误差占实际值的百分比。平均绝对误差百分比越小,说明预测结果越接近实际值。平均绝对误差百分比的计算公式如下: MAPE = (1/n) *Σ(|yi - ...
平均绝对百分比误差可以帮助我们评估预测模型的准确性,并了解预测值与实际观测值之间的平均相对误差程度。 以下是计算数据平均绝对百分比误差的方法: 1.实际观测值(Actual Observation):实际观测值是指测试集中的真实结果。 2.预测值(Predicted Value):预测值是指预测模型根据训练集得出的结果。 3.绝对误差(Absolute ...
平均绝对百分比误差(MAPE,Mean Absolute Percentage Error) MAPE (Mean Absolute Percentage Error)是一种常用的评估指标,用于衡量预测值与真实值之间的百分比误差平均值。它衡量的是预测值相对于真实值的相对误差大小。 MAPE 的公式如下: MAPE = (1/n) * ∑(|(预测值 - 真实值) / 真实值|) * 100 ...
MAPE 平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error) 平均绝对百分比误差是用于评估预测性能的最受欢迎的指标之一。 由以下公式给出。 其中At代表实际值,而Ft是预测值。 在这种情况下,如果我们正在做一般回归问题(预测一个人的体重或房屋价格),我们可以将t解释为观察值,或者将其解释为时间序列分析中的时间指数。
一、平均绝对误差 MAE 平均绝对误差(MAE)用来衡量预测值与真实值之间的平均绝对误差,是一个非负值,MAE越小表示模型越好。 # 测试数据 y_true = [3, -0.5, 2, 7] y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8] # sklearn方式 from sklearn.metrics import mean_absolute_error ...
平均绝对百分比误差MAPE 第3章 預測 Forecasting 預測 對一個變數（例如需求）的未來數值所做的陳述 企業組織中呙預測的例子 會計與財務人力資源行銷管理資訊系統作業產品與服務設計 各種預測技術的特徵 1.預測技術通常假設過去存在的因果系統，未來將 繼續存在。2.預測很少完美無缺。3....
为什么平均绝对百分比误差(MAPE),平均绝对误差(MAD)、均方差(MSD)可以描述准确度,不是名词解释! 1、平均绝对百分比误差:平均绝对百分比误差之所以可以描述准确度是因为平均绝对百分比误差本身常用于衡量预测准确性的统计指标,如时间序列的预测。2、平均绝对误差