如何打印MAPE (意思是abs。%误差)拟合回归模型后？

MAPE (Mean Absolute Percentage Error)是用来衡量预测模型的精度的指标，它计算了预测值与真实值之间的百分比误差的平均值。在打印MAPE之前，首先需要拟合回归模型并进行预测。

以下是如何打印MAPE的步骤：

1. 首先，使用适当的数据集构建回归模型。可以使用各种回归算法，如线性回归、决策树回归、随机森林等。
2. 使用模型对测试集中的数据进行预测。确保使用的数据集与训练模型时使用的数据集不同，以验证模型的泛化能力。
3. 计算每个样本的绝对百分比误差。对于每个样本，使用以下公式计算： 绝对百分比误差 = |(预测值 - 真实值) / 真实值| * 100
4. 将所有样本的绝对百分比误差相加，并除以样本数量，得到平均绝对百分比误差。
5. 使用编程语言或工具打印出计算得到的MAPE值。具体的打印方式取决于所使用的编程语言和工具。

下面是一个示例代码，展示了如何计算和打印MAPE值（假设使用Python语言）：

# 假设predictions和true_values是预测值和真实值的数组

# 计算绝对百分比误差
errors = []
for i in range(len(predictions)):
    error = abs((predictions[i] - true_values[i]) / true_values[i]) * 100
    errors.append(error)

# 计算MAPE值
mape = sum(errors) / len(errors)

# 打印MAPE值
print("MAPE: {:.2f}%".format(mape))

请注意，这只是一个示例代码，可以根据实际情况进行修改和适应。

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