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: [ \text{MAPE} = \...
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...
Check build trigger Build wheel for cp${{ matrix.python }}-${{ matrix.platform_id }}-${{ matrix.manylinux_image }} Source distribution update-tracker update_tracking_issue Upload to Anaconda Run details Usage Workflow file Triggered via pull request July 15, 2024 11:05 OmarManzo...
但请注意,错误的预测可能会导致任意大的 MAPE 值,尤其是在某些 y_true 值非常接近于零的情况下。请注意,当y_true 为零时,我们返回一个大值而不是inf。 例子: >>> from sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error >>> y_true = [3, -0.5, 2, 7] >>> y_pred = [2.5, 0.0, 2, ...
MeanAbsolutePercentageError( reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO, name='mean_absolute_percentage_error' ) 参数 reduction 类型tf.keras.losses.Reduction适用于损失。默认值为AUTO.AUTO表示缩减选项将由使用上下文确定。对于几乎所有情况,这默认为SUM_OVER_BATCH_SIZE.当与tf.distribute.Strategy,在内置训练循环...
指标定义的地方在这里：metric_modules.py 损失函数注册到特征类型的地方：numerical_feature.py 请注意，...
# 需要导入模块: import numpy [as 别名]# 或者: from numpy importnanmean[as 别名]defmape(y_pred, y_test):r""" The Mean Absolute Percentage Error (MAPE) The MAPE is computed as the mean of the absolute value of the relative error in percent, i.e.: ...
The error between the predicted value and the true value is then calculated by three methods: root mean square error (RMSE), mean absolute percentage error (MAPE), and mean absolute error (MAE). The predicted power load values and error rates of the four prediction models are shown in Table...