平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,简称MAPE)是一种衡量预测模型准确性的指标,尤其适用于评估时间序列预测模型的表现。它表示预测值与实际值之间平均偏差的百分比。 计算公式为: \[ \text{MAPE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \left| \frac{A_i - F_i}{A_i} \right| \times 100...
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的全称是Mean Absolute Percentage Error,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) ...
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 其中,n ...
平均绝对百分比误差MAPE.pptx,平均绝对百分比误差MAPE了解如何有效评估预测模型的准确性,通过平均绝对百分比误差指标(MAPE)快速诊断预测结果。作者: MAPE简介定义MAPE(Mean Absolute Percentage Error)是一种用于评估预测模型准确性的指标,它反映了预测值与实际值之间的
MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是评估预测结果准确度的一种指标，计算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。公式如下：MAPE计算公式为：(1/n)* Σ |(预测值 - 真实值) / 真实值| * 100 其中，n是样本数量，预测值和真实值是对应的预测结果...
数据的平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)是衡量预测值与实际观测值之间差异的一种指标,它衡量了预测值与实际观测值之间的相对误差。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(Ac...
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。
MAPE 指平均绝对百分比误差,它是一种相对度量,它实际上将 MAD 尺度确定为百分比单位而不是变量的单位。 说明 平均绝对百分比误差是相对误差度量值,它使用绝对值来避免正误差和负误差相互抵消,您可以使用相对误差来比较各种时间序列模型预测的准确性。 公式
我们从平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error)的定义出发,来分析原因: 显然,若 则 为无穷,所以MAPE为inf. 因此想要得到一个理想的MAPE值,就需要剔除真实值为0的样本数据。首先可以观察一下,在n个数据当中,取值为0的数据是不是只占极少数的比例,如果是,那么我们可以用下面的代码(python)将其剔除,从而...