范围[0,+∞),MAPE 为0%表示完美模型,MAPE 大于 100 %则表示劣质模型。 可以看到,MAPE就是mae 多了个分母。 注意点:当真实值有数据等于0时,存在分母0除问题,该公式不可用! Mape的好处在于提供了一个便于比较的benchmark,即0值,当预测的y和真实的y完全相同的时候,Mape值最小为0,因此mape的结果约接近于0越...
MAE 平均绝对误差(Mean Absolute Error) 范围[0,+∞),当预测值与真实值完全吻合时等于0,即完美模型;误差越大,该值越大。 MAPE 平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error) 范围[0,+∞),MAPE 为0%表示完美模型,MAPE 大于 100 %则表示劣质模型。 可以看到,MAPE跟MAE很像,就是多了个分母。 注意点:...
MAPE:范围[0,+ ), MAPE 为0%表示完美模型， MAPE大于100%则表示劣质模型。MAPE的值越小，说明预测模型拥有更好的精确度.
基于灰狼算法优化支持向量机(GWO-SVM)的时间序列预测。模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
基于随机森林RF的数据回归预测,RF回归预测,多变量输入模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
MAPE=n100%i=1∑n∣∣∣∣yiyi−yi∣∣∣∣ 解释: 和上面的MAE相比,在预测值和真实值的差值下面分母多了一项,除以真实值。 范围[0,+∞),MAPE 为0%表示完美模型,MAPE 大于 100 %则表示劣质模型。 需要注意的一点!!!
范围[0,+∞),MAPE 为0%表示完美模型,MAPE 大于 100 %则表示劣质模型。 可以看到,MAPE跟MAE很像,就是多了个分母。 注意点:当真实值有数据等于0时,存在分母0除问题,该公式不可用! SMAPE 对称平均绝对百分比误差(Symmetric Mean Absolute Percentage Error) ...
MAPE=100%n∑ni=1∣∣yˆi−yiyi∣∣MAPE=\frac{100\%}{n}\sum_{i=1}^n \left |\frac{ \hat{y}_i - y_i }{ y_i } \right |MAPE=n100%i=1∑n∣∣∣∣y i y^i−yi∣∣∣∣ 范围[0,+∞)，MAPE 为0%表⽰完美模型，MAPE ⼤于 100 %则表⽰劣质模型。可以看到，...