mean_absolute_percentage_error(MAPE)是一种回归损失函数,用于衡量预测值与真实值之间的相对误差。它计算的是预测值与真实值之差的绝对值相对于真实值绝对值的平均百分比。需要注意的是,尽管名字中包含“百分比”,但输出值并不在[0, 100]的范围内,而是一个可以任意高的浮点数,尤其是当真实值很小或预测值与真实...
>>> from sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error >>> y_true = [3, -0.5, 2, 7] >>> y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8] >>> mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred) 0.3273... >>> y_true = [[0.5, 1], [-1, 1], [7, -6]] >>> y_pred = [[0, 2]...
:第 3)均方误差(Mean Squared Error, MSE): 均方差用于还原平方失真度,它避免了正负误差不能相加的问题。由于对误差 4)均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE): 均方误差的平方根,代表了预测值的离散程度。最佳拟合情况为 。 5)平均绝对百分误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE): 一般认为 6) Kappa...
from sklearn.utils.validation import check_consistent_length, check_array def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred, sample_weight=None, multioutput='uniform_average'): """Mean absolute percentage error regression loss. Note here that we do not represent the output as a percentage in ...
这是因为在 sktime 依赖项中使用了来自 sklearn 的私有方法。由于 sklearn 更新为 1.1.0，这个私有...
6. 平均绝对百分比误差MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE):是相对误差度量值,它使用绝对值来避免正误差和负误差相互抵消,可以使用相对误差来比较各种时间序列模型预测的准确性。理论上,MAPE 的值越小,说明预测模型拟合效果越好,具有更好的精确度。
在Keras定义神经网络时的编译配置步骤,需要提供loss函数和优化器。Keras中有多种损失函数(mean_squared_error、mean_absolute_error、mean_absolute_percentage_error、categorical_crossentropy 和优化器(sgd、RMSprop、Adagrad、Adadelta、Adam 等)。 这些损失函数与sklearn库中回归问题的评估方法,基本上是一致的,因此在这...
5.平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error) 6. 平均绝对百分比误差MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 回归模型评估的两个方面 回归模型的评估主要有以下两个方面: 1. 预测值的拟合程度 拟合程度就是我们的预测值是否拟合了足够的信息。在回归模型中,我们经常使用决定系数R2来进行度量...
mean_absolute_percentage_error 函数现已被添加为回归问题评分指标。和 R-squared 一样,MAPE 在不同的回归问题中提供了一些比较值。 你可以使用 np.mean(np.abs((y_test — preds)/y_test)) 手动计算 MAPE,但总体来说,这个函数还是非常有用的。
在回归任务(对连续值的预测)中,常见的评估指标(Metric)有平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方误差(Mean Square Error,MSE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)、平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)和决定系数(Coefficient of Determination),其中用得最为广泛的就是MAE和MSE。