4. MAPE 平均绝对百分比误 (mean_absolute_percentage_error) MAPE 为0%表示完美模型,MAPE 大于 100 %则表示劣质模型。这里需要注意分母为0的情况。 # mean_absolute_percentage_error def getMapeLoss(predict, label): loss = tf.reduce_mean(tf.losses.mean_absolute_percentage_error(label, predict)) return...
y_predict)) mape=(abs(y_predict -y_test)/ y_test).mean() #r_2=r2_score(y_tes...
换句话说,我必须每次选择96个值,并将它们放入代码中显示的test_data中,并计算MAPE。., data= c(input, target), family=gaussian) 我想遍历"test_data“-create a循环--每次从测试表到数据集的末尾接受96行观察,然后计算MAPE每次从(test_data)取96行,并将它们放在函数中的"test_data“中。 浏览4提问于2018...
直接从 PyCaret 库中导入数据集的最简单方法是使用 pycaret.datasets 模块中的 get_data 函数。 from *pycaret.datasets* import *get_data* diabetes = *get_data*('diabetes') get_data 的输出。 PyCaret 可以直接处理 Pandas 数据帧。 环境配置 在 PyCaret 中执行任意机器学习实验的第一步都是，通过导入所需...
高阶函数:在数学中类似于算子,高阶导数,复合函数,也就是说把函数当作自变量,通过某种对应关系映射得到一个新的函数。在Python中常见内置的高阶函数有:mape(),reduce(),filter(),sortded() 1.map() map(function_name,list)->list 。map()将接受 一个函数与列表为参数,返回一个新的列表。这个函数依次对列表...
mape=(abs(y_predict -y_test)/ y_test).mean() r_2=r2_score(y_test, y_predict) return mae, rmse, mape,r_2 #mse 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 定义构建训练集和测试集的数据函数: def build_sequences(text, window_size=24): ...
[0].get_ydata() y.sort() #用annotate添加注释 for i in range(len(x)): if i>0: plt.annotate(y[i], xy=(x[i], y[i]), xytext=(x[i] + 0.05 - 0.8 / (y[i] - y[i-1]),y[i])) else: plt.annotate(y[i], xy=(x[i], y[i]), xytext=(x[i] + 0.08 ,y[i]))...
这是监督机器学习实验(分类或回归模块)应该进行的第一步。compare_models 函数训练模型库中的所有模型,并使用 k 折交叉验证(默认 k=10)来比较常见的评估指标。所使用的评估指标如下所示: 分类模块:准确度、AUC、Recall、精度、F1 和 Kappa; 回归模块:MAE、MSE、RMSE、R2、RMSLE 和 MAPE。
067-变量的输入输出-02-input函数的基本使用 08:24 068-变量的输入输出-03-类型转换函数介绍 04:12 069-变量的输入输出-04-买苹果增强版演练 08:40 070-变量的输入输出-05-提出问题—从控制台输入数字需要两个变量处理 02:17 071-变量的输入输出-06-单步执行确认变量数量 06:32 072-变量的输入输出-07-买...
平均绝对百分比误差:以百分比形式度量误差的大小。 计算为无符号百分比误差的平均值。 使用平均绝对百分比误差(MAPE)是因为容易理解百分比。 铰链损失/平方铰链损失:铰链损耗用于 SVM。 他们对边际错误分类点的惩罚不同。 它们是克服交叉熵损失的好选择,并且还可以更快地训练神经网络。 对于某些分类任务,更高阶的铰链损...