python实现Symmetric Mean Absolute Percentage Error Python实现对称平均绝对百分比误差(Symmetric Mean Absolute Percentage Error) 在机器学习和统计分析中,评估预测模型的性能是非常重要的工作。对称平均绝对百分比误差(Symmetric Mean Absolute Percentage Error,简称SMAPE)是一种用于评估预测准确性的指标。本篇文章将帮助初学...
除了以上方法,还可以使用现有的Python库来计算平均相对误差,比如使用sklearn.metrics中的mean_absolute_percentage_error函数来实现相同的功能。总之,平均相对误差是评估预测模型准确度的重要指标之一,在实际应用中需要根据具体情况选择合适的评估指标来评估模型的性能。©...
计算相对误差 | ```python data['relative_error'] = data['absolute_error'] / data['actual'] ``` | 计算每个数据点的相对误差 计算MAPE | ```python mape = data['relative_error'].mean() * 100 print('Mean Absolute Percentage Error (MAPE):', mape) ``` | 计算所有数据点的相对误差的平均...
from seaborn importheatmapfrom sklearn.metrics importmean_squared_error, mean_absolute_percentage_error,mean_absolute_errorimport statsmodels.api as sm from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf, plot_acf from statsmodels.tsa.stattools importadfullerfrom statsmodels.tsa.arima.model importARIMAfrom...
函数mean_absolute_percentage_error 是scikit-learn 版本 0.24 中的新功能,如文档中所述。 截至2020 年 12 月, Anaconda 提供的最新版本的 scikit-learn 是 v0.23.2,因此您无法导入 mean_absolute_percentage_error。 您可以尝试 从源代码 安装最新版本,或者自己实现您需要的功能。如果您想看一下,可以 在此处 ...
MAPE(Mean Absolute Percentage Error)是一种常用的衡量预测误差的指标,它可以帮助我们评估预测值与实际值之间的差异程度,对于判断预测模型的准确性非常重要。在统计学和数据分析领域中,MAPE被广泛应用于评估各种预测模型的准确性,包括销售预测、股票价格预测、气温预测等。 MAPE的计算公式可以用来计算预测值和实际值之间...
MAPE是一个在Python中常用的度量指标,通常用于评估时间序列预测模型的准确性。它是Mean Absolute Percentage Error(平均绝对百分比误差)的简称。MAPE计算预测值与实际值之间的百分比误差的平均值。 MAPE的计算公式如下: MAPE = (1/n) * Σ(|(实际值 – 预测值)/实际值|) * 100% ...
return (np.fabs(a - b)/a)[mask].mean() 来自stats.stackexchange的另一个解决方案: def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred): y_true, y_pred = np.array(y_true), np.array(y_pred) return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100...
3. 平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE):一定程度上消除属性量纲对评价结果的影响。 4. R-squared: MAE和MRSE的结果是没有区间限定,导致无法知道结果显示的是误差大还是小。R-squared解决了这个问题: 分子:y预测-y真,our model,分母:y真平均-y真,baseline model。R-squared采用了真实缺失值...
rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False) # MSE和MAE在不同尺度上有所不同 mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) mape = mean_absolute_percentage_error(y_test, y_pred) df_evaluation = pd.DataFrame({'r2': r2, 'rmse': rmse, 'mae': mae, 'mape': mape}, inde...