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 = (∑APE) / n 其中,∑APE表示所有观测值的绝对百分比误差之和,n表示观测值的数量。 通过使用MAPE,我们可以评估预测模型...
sMAPE的计算公式与MAPE类似,不同之处在于将实际值和预测值的差值取绝对值后除以两者的平均值,再乘以100%。sMAPE可以解决MAPE无法处理实际值为0的情况,且对于正负差值的处理更加公平和对称。 MAPE是一种常用的衡量预测准确度的指标,通过计算预测值与实际值的差异的百分比来评估预测模型的性能。在实际应用中,我们可以...
2.5,3.8,4.1,5.2])targets=np.array([1.0,2.0,3.5,4.0,5.0])# 计算 MAPEmape=np.mean(np.abs((predictions-targets)/targets))*100print("平均绝对百分比误差 (MAPE):",mape)
许多羧酸可以从天然产物中获得,因此常根据最初的来源而有俗名,根据课程讲义,写出下列化合物的俗名: 甲酸——最初是由蒸馏赤蚁制得,称为( ) 乙酸——最初由食醋中得到,称为( ) 十二酸——月桂树皮中得到,称为( ) 十八酸——动物脂肪中得到的,称为( ) 苯甲酸——存在于安息香胶中,称为( ) 乙二酸——...
平均绝对百分比误差mape计算公式(一) 平均绝对百分比误差(MAPE) 概述 MAPE 是用于度量预测值与实际值之间的误差的一种常见指标。它计算了预测值与实际值之间的相对误差的平均值,并以百分数的形式表达。 计算公式 MAPE 的计算公式如下所示: 其中, 是实际值, 是预测值, 是样本数量。 解释说明 以下是一个使用 MAPE...
MAPE的全称是MeanAbsolutePercentageError,即平均绝对百分比误差。在实际应用中,我们经常需要对某个特定变量进行预测,比如销售额、股票价格等。预测的准确性对于决策和规划非常重要,因此我们需要一个可靠的指标来评估预测模型的表现。MAPE的计算公式如下:MAPE=(1/n)*Σ(|(实际值-预测值)|/实际值)*100%其中,n表示...