mean_absolute_percentage_error(平均绝对百分比误差) 解释: 平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)是一种衡量预测精度的统计指标。它表示预测值与真实值之间差异的平均百分比,通常用于评估预测模型的表现。MAPE值越小,表示模型的预测精度越高。 计算公式: MAPE的计算公式如下
Mean Absolute Pencentage Error (MAPE,平均绝对百分比误差),相当于加权版的 MAE。 MAPE 可以看做是 MAE 和 MPE (Mean Percentage Error) 综合而成的指标 。从 MAPE 公式中可以看出有个明显的 bug——当实际值 为0 时就会得到无穷大值(实际值 的绝对值<1也会过度放大误差)。为了避免这个 bug,MAPE一般用于实...
ENKeras库提供了一种在训练深度学习模型时计算并报告一套标准度量的方法。 除了提供分类和回归问题的标准...
A Comprehensive Guide to Mean Absolute Percentage Error (MAPE) Today we’re going to delve into a vital metric called Mean Absolute Percentage Error, or MAPE for short. Understanding MAPE... Noa Azaria Read Now 5 min read Machine Learning Ultimate Guide to PR-AUC: Calculations, uses...
EN公司在https服务器（端口443）进行正常登陆业务等处理 https://ip1:443/ 然后在端口444服务器进行...
本文简要介绍python语言中sklearn.metrics.mean_absolute_percentage_error的用法。 用法: sklearn.metrics.mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred, *, sample_weight=None, multioutput='uniform_average') 平均绝对百分比误差 (MAPE) 回归损失。
ludwig MAPE MeanAbsolutePercentageError嘿，@PeterPirog,是的，可以向Ludwig添加新的损失函数和指标。目前...