精度函数: MAPE校正

精度函数是用于评估预测模型准确性的一种指标。其中，MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一种常用的精度函数，用于衡量预测值与实际值之间的差异程度。

MAPE校正是对MAPE进行修正，以解决MAPE在某些情况下的局限性。MAPE在计算过程中，如果实际值为0，则会导致分母为0的情况，从而无法计算MAPE。为了解决这个问题，可以采用MAPE校正的方法。

MAPE校正的计算公式如下： MAPE = (1/n) * Σ(|(实际值-预测值)/(实际值+预测值)|) * 100%

其中，n表示样本数量，实际值和预测值分别表示真实值和预测值。

MAPE校正的优势在于可以避免MAPE在实际值为0时无法计算的问题，从而更全面地评估预测模型的准确性。

应用场景： MAPE校正可以应用于各种需要评估预测模型准确性的场景，例如销售预测、股票预测、天气预测等。

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