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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为了提高随机森林回归模型的准确性，我将scikit学习标准特征定标器改为MinMax定标器。在标准标量期间，我没有得到错误。精度提高了，但计算MAPE的时候我得到的误差低于。
Mean Absolute Error: 0.03
Accuracy: -inf %.
__main__:5: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
守则是：
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
sc_X = MinMaxScaler()
X_train = sc_X.fit_tran
浏览 1提问于2018-11-03得票数 2
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我正在尝试比较使用MAPE的多种方法在不同商品市场的预测准确性，例如玉米、小麦、大豆、咖啡、棉花。显然，每种商品的相对波动性影响了MAPE的相对面积:小麦的MAPE较高可能只是反映了市场的波动，而不一定是一个糟糕的预测。
我想知道如何纠正这一点:我想是某种音量调整的MAPE，但我找不到任何关于这方面的文献。或者，我在考虑将某种预测方法的MAPE与朴素预测…的MAPE进行比较。我想，这也应该在一定程度上纠正音量差异。
任何进一步的建议/意见，我们将不胜感激。
浏览 4提问于2021-08-05得票数 0
我不明白如何改变我的模型参数，以获得更准确的结果。下面是我对股票价格的多步LSTM预测(预测8天)的代码。
# set up the model
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2])))
model.add(LSTM(50, return_sequences=False))
model.add(Dense(25))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse', optim
浏览 12提问于2022-03-24得票数 -1
我的问题与 这一个 ..。我有一个熊猫DataFrame，如下所示。我想在分组后计算MAPE ..。然而，当我尝试这样做的时候，我得到了一个错误。我做错了什么？ # Create DataFrame
df = pd.DataFrame({
'date': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-02'],
'period': [1, 2, 1, 2, 3],
'
浏览 55提问于2021-03-02得票数 1
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这是一个运行数月的遗留R代码。我能够从R中读取/删除Teradata中的表，但无法从数据帧将数据写入表中。
我试过放下表，重新创建和编写不同的数据格式。
sqlSave(ch, df, tablename = paste("scenario.table_storetype"),rownames=F)
我得到了以下错误
sqlColumns(通道，表名)4L中的错误:不正确的维度追溯数：
1. sqlSave(ch，df，tablename =scenario.table_storetype)。行名= F，更安全=假，附加= T)
2. sqlwrite(通道、tablenam
浏览 0提问于2019-06-13得票数 3
1回答
为什么我的模特的表现停滞不前？
、、、、
我正在训练一个非常简单的模型，它有一个随机的数字集合，只是想学习y=x。代码在下面，但也在这里：。然而，该模型有时表现不正常，不训练/到达一个平台。我应该注意，我为x和y=x设置了10000个值的随机列表，因此每次迭代中的数据都是相同的。
prng = np.random.RandomState(1234567891)
x = prng.rand(10000, 1)
y = x
def create_model():
dropout_nodes = 0.0
intermediary_activation = 'relu&
浏览 2提问于2021-09-11得票数 2
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我正在运行一个回归问题并评估它的性能。我想知道我的R平方值怎么会和我的交叉验证分数如此不同。这是过度适应的迹象吗？这是我设计的一个例子。X和Y分别被定义为特征和目标。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=.2, random_state=47)
knn = neighbors.KNeighborsRegressor(n_neighbors=40, weights='distance')
knn.fit(X_train, y_train)
y_preds_train = knn
浏览 3提问于2020-10-06得票数 0
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我试图使用MAPE作为度量来评估模型的性能。
在LOOCV和并行执行的情况下，所有工作正常，但是如果使用另一种重采样方法，则会得到以下错误：
{：任务1失败-“找不到函数”“mape”中出现错误
相反，在串行执行中，此问题将消失。
下面的代码提供了一个示例。
library(caret)
library(doParallel)
data("environmental")
registerDoParallel(makeCluster(detectCores(), outfile = ''))
mape &l
浏览 2提问于2016-05-04得票数 2
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我希望将递归特征消除和rfe()结合起来，使用rf (随机森林)方法将模型选择和模型选择结合起来。我想要的是MAPE (平均绝对百分比错误)，而不是标准的汇总统计。因此，我使用ChickWeight数据集尝试了以下代码：
library(caret)
library(randomForest)
library(MLmetrics)
# Compute MAPE instead of other metrics
mape <- function(data, lev = NULL, model = NULL){
mape <- MAPE(y_pred = data$pred, y
浏览 0提问于2019-01-08得票数 2
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我正在使用一个评估集来实现早期停止，在Python中使用xgboost。令我困惑的是，在培训期间报告的最优评估指标比我在用于评估目的的集合上使用相同模型进行预测时得到的评估指标要好得多。
为了说明这一点，我使用了一个带有玩具数据集的可复制示例。在这种情况下，差别不是很大，虽然仍然很大。然而，就我工作的数据集而言，在现实中，差距要大得多。
守则如下：
import xgboost as xgb
import seaborn as sns
def xgb_mape(preds, dtrain):
labels = dtrain.get_label()
return('map
浏览 1提问于2019-02-22得票数 0
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我正在学习R中的Keras，并希望建立和优化一个带有最小Mean_absolute_percentage_error (MAPE)的NN模型。
我已经在正式文档上找到了这个例子，但是它报告了Mean_absolute_error，我如何调整这些代码来优化MAPE呢？
浏览 6提问于2019-11-13得票数 0
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假装图像和监视器有相同的颜色轮廓。
互联网上的每一张图像通常都会得到伽马校正吗？或者我们的监视器被自动校正所有图像都出现了？
浏览 0提问于2018-08-25得票数 1
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我使用MAPE度量作为线性回归模型。输出为inf。
代码如下所示：
import numpy as nm
def MAPE(a, b):
mape = nm.mean(nm.abs((a - b) / a)) * 100
return mape
MAPE(data.iloc[:, 1], pre)
pre是存储预测值的变量。
有人能告诉我这里面有什么问题吗？
浏览 6提问于2020-03-15得票数 0
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基于的输出数据
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(2021)
dates = pd.date_range('20130226', periods=90)
df = pd.DataFrame(np.random.uniform(0, 10, size=(90, 6)), index=dates, columns=['A_values', 'B_values', 'C_values', 'D_values', 'E_values'
浏览 3提问于2021-11-12得票数 0
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我对在Shiny中使用反应式表达式还比较陌生。我的问题是:我发现自己必须用几乎完全相同的代码创建许多反应式表达式，但需要不同的附加行才能输出不同的东西(即，当我调用反应式表达式时)。
例如，在下面的代码中，我创建了3个反应式表达式：p()，它输出一个图；best()，它从给定的选定模型列表中指示测试集中误差最小的一个；最后是results()，它输出每个选定模型的测试集中的均方根误差和MAPE误差度量。
正如您在下面看到的，代码几乎相同，除了每个反应式表达式中的最后一行。所以，我的问题是，我如何访问我在反应式中创建的变量？例如，在创建ets_forecast_11反应式表达式之后，如何访问ho
浏览 9提问于2021-03-02得票数 0
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我建立了一个回归模型来估计价格，给出了一些属性。价格以百万美元表示，平均440万美元。我需要提供模型的RMSE和MAPE的估计值。我的模型的平均RMSE和MAPE似乎过高，分别为340万美元和515 %。但是，从RMSE和MAPE分布与价格的关系来看，我可以看到有一些，很低的价格，很难预测，造成了很高的平均误差估计。下面的散点图显示x轴上的价格和y轴上的MAPE。
📷
如果剔除这9个“异常值”，RMSE和MAPE将下降到更合理的值，分别为95万美元和26.7%。我的问题是：
在培训前，我是否应该消除那些“离群点”(即很低的价格)？
还是我应该训练模型来预测所有数据，然后将异常值排除在最终的RM
浏览 0提问于2019-06-12得票数 0
目标:在多个预测列和一个实际数据列上使用自定义的WMAPE (加权平均绝对百分比误差)函数，不使用for-循环。我知道一个for循环&输出数据的合并将起作用。我想高效地做这件事。
有： WMAPE函数，成功地将WMAPE函数应用于数据预测列。一列实际数据，可变数量的预测列。
输入数据： Pandas DataFrame有几个分类列(城市、个人、DT、小时)、一个实际数据列(实际)和四个预测列(Forecast_1 )。Forecast_4)。参见csv：链接
需要： WMAPE函数在groupby期间应用于多个列，并将预测列列表按行输入组。
输出所需：是一个输出数据，包含的分类组、列和
浏览 3提问于2019-02-22得票数 4
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我尝试在xgboost中使用MAPE作为评估指标，但得到了奇怪的结果：
def xgb_mape(preds, dtrain):
labels = dtrain.get_label()
return('mape', np.mean(np.abs((labels - preds) / (labels+1))))
xgp = {"colsample_bytree": 0.9,
"min_child_weight": 24,
"subsample": 0.9,
"eta": 0.05
浏览 11提问于2018-02-20得票数 7
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目前，我正在使用VAR模型对每月销售数据集进行MTSmultivariate时间序列预测，MAPE为19.08。请在下面找到我的数据分布。
列车：36个月
试验：12个月
MAPE: 19.08
我想进一步优化模型，我尝试了基于Min评分和MAPE评分的各种lag/order[differentiation]组合，
approach: diff, order: 1, lag: 1, MAPE: 28.07, AIC: 41.3
approach: diff, order: 1, lag: 2, MAPE: 35.07, AIC: 32.89
approach: diff, order:
浏览 3提问于2020-12-16得票数 0
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我正在尝试计算我在python中预测的MAPE (https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_absolute_percentage_error )，我遇到了一个问题。基本上，我想比较不同月份的MAPE。为了更好地理解，我在excel表格中建立了我想要做什么的想法(见截图)。 我写了两个循环，可以做到这一点： #Mape0
for i in range(0,100000):
ent = {}
n = 0
for bv,dv in zip(b[i-6:i], d[i-6:i]):
n+=abs(1-bv/dv)
浏览 11提问于2021-01-07得票数 0
我有一个时间序列对象calc_visit_ts。我想对每个模型应用基于MAPE值的最佳拟合时间序列模型，所面临的问题是，MAPE值的计算方法不能与其他模型相同(因为它给出了与summary(visit_model_Hw_M)不同的MAPE值)。
#### AUTO-ARIMA
visit_model_Arima <- auto.arima(calc_visit_ts)
# summary(visit_model_Arima)
#### HOLT-WINTER ADDITIVE
visit_model_Hw_A <- hw(calc_visit_ts,h=monthly_predi
浏览 2提问于2016-07-09得票数 0
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我有以下csv数据：
Dataset Size,MAPE,MAE,STD MAPE,STD MAE
35000,0.0715392337,23.38300578,0.9078698348,2.80407539
26250,0.06893431034,22.34732326,0.9833948236,1.926517044
17500,0.0756695622,26.0900766,0.6055443674,8.842862631
8750,0.07176532526,23.02646184,0.8284005282,2.190506033
4200,0.08661127364,29.89234
浏览 2提问于2020-03-09得票数 0
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关于R的预测..。
利用循环函数对一些数据应用了朴素的预测方法，然后尝试找到"MAPE“，这是成功的。
MAPE_N1<-矩阵(NA，nrow=52，ncol=ncol(TS)，dimnames =list(c(Week)，c(colname(Master_Data，-1)用于(i in 1:ncol(TS)) { MAPE_N1，i <-准确性(as.vector(F1_N，i)，TS)“测试集”，"MAPE“}
但是，当对MASE尝试相同的设置时，只需更改"MASE“而不是MAPE，我就会出错。
MAPE_N1 <-矩阵(NA，nrow=5
浏览 2提问于2017-06-16得票数 1
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2回答
我是数据科学的新手，正在尝试理解预测与实际之间的差异评估。
假设我有实际数据：
27.580
25.950
0.000 (Sum = 53.53)
我使用XGboost的预测值是：
29.9
25.4
15.0 (Sum = 70.3)
根据总和进行评估是不是更好？示例:将所有实际值减去所有预测值？差值= 70.3 - 53.53？
还是基于MSE、MAE、RMSE、MAPE等预测误差技术来评估差异更好？
既然我读到MAPE是最被广泛接受的，那么在我上面的实际情况中可以看到0是分母的情况下，它如何实现呢？
有没有更好的方法来评估与实际的偏差，或者这些是唯一合法的方法？
浏览 890提问于2019-10-26得票数 1
1回答
所以我一直在做我的图形作业，我已经完成了透视投影，但是今天我只是在网上读到了一些关于透视校正的内容。有人能向我解释一下这到底是什么以及什么时候应用吗？我看过几篇学者的文章，但它们是如此的复杂和复杂，以至于我无法理解发生了什么。
我经常看到文章提到1/z和一些关于插值的内容，但我对此感到困惑。到目前为止，我只是简单地使用重心坐标来插值z坐标。
浏览 1提问于2017-03-23得票数 1
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我正在使用forecast软件包中的ets()和auto.arima()函数来预测R中的未来值。应该使用哪个标准来选择这两个模型中的最佳模型？
以下是ets (data.ets)和auto.arima (data.ar)的精度输出。
> accuracy(data.ets)
ME RMSE MAE MPE MAPE MASE
0.6995941 4.1325246 3.2634246 0.5402465 2.7777897 0.5573740
> accuracy(data.ar)
ME RMSE
浏览 6提问于2013-05-17得票数 5
1回答
伽马校正时的伪影
、、、、
进行后处理伽马校正会显示纹理伪影，下面是一个天窗上的一个小例子：
📷
第一张图像是在天框阴影上进行伽马校正，看起来是正确的，较低的图像是在后处理过程中进行的，并且在云层边缘附近有可怕的伪影，但是这两个版本都是按照通常的方式进行的：
Color.rgb = pow(Color.rgb, vec3(1.0/2.2));
Color.a = 1.0;
所以，这让我相信，我创建和使用帧缓冲区的方式有问题，这就是我是如何做到的：
// Generate FirstFBO, specify this as the color attachment
glTexImage2D(GL_TEXTURE_2D, 0
浏览 0提问于2017-02-12得票数 5
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1回答
我比较了两种使用MAE和MAPE的预测模型：
第一种模式给了我：
硕士(考试)：797.95725
MAPE(测试)：220.59072
第二种模式给了我：
硕士(考试)：823.49909
MAPE(测试)：203.40554
现在，我很困惑.哪种型号更好。第一种模型的MAE较少，而第二种模型的MAPE较少。
浏览 0提问于2018-04-16得票数 0
1回答
我在purrr和dplyr链中有一个代码片段： MAPE180 = map_dbl(TestData, ~Metrics::mape(.x %>% filter(TENURE == 180) %>% pull(CUMULATIVE_AMOUNT),
.x %>% filter(TENURE == 180) %>% pull(Prediction))) 这可以很好地工作。我想去掉重复的.x %>% filter(TENURE == 180)，并尝试了一下，希望能获得相同的效果：
浏览 27提问于2021-09-27得票数 1
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2回答
我有这样的代码：
var mapInit = function() {
var trasaVyska = new google.maps.Marker({
map: map,
icon: "/i/yellow-dot.png",
visible: false
});
var info = $("#info");
var zobraz_trasu_na_mape = function(id) {
zobrazInfo(null, id);
}
//
浏览 4提问于2015-04-22得票数 0
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2回答
指数平滑中的最小α
、、、
我是第一次在蟒蛇身上使用scipy和numpy。
我的问题:如何使用最优的α(水平平滑常数)来最小化错误函数(平均绝对百分比误差，MAPE是特定的)？所以，我试图通过MAPE获得最优的alpha值。
这是我的数学：
x = [ 3, 4, 5, 6]
y0 = x0
y1 = x0*alpha+ (1-alpha)*y0
MAPE = (y-x)/x [ This is an objective function and I am trying to solve for alpha here]
Constraints1: alpha<1
Constrants2 : alpha>
浏览 1提问于2014-03-09得票数 1
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1回答
R中的精度函数
、、
我想要计算一个包含12个预测的数值向量的精度，但是我得到了一个警告的结果。
accuracy(f,Test)
ME RMSE MAE MPE MAPE ACF1 Theil's U
Training set NaN NaN NaN NaN NaN NA NA
Test set 0.9064933 0.9064933 0.9064933 0.4060658 0.4060658 NA NA
Warning
浏览 1提问于2015-02-07得票数 0
1回答
我正在使用ggplot2和gridExtra设计一个函数，以便在绘图下面绘制一个data.frame。当我想要用白色背景显示data.frame时，我遇到了麻烦。
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(zoo)
library(gridExtra)
ej_actual<-ts(c(111584870,97818038,72432935,33477615,16289241,9635199,6272041,5847004,7985875,16389777,55992917,88918110,83788425,83840471,839
浏览 0提问于2021-04-14得票数 1
目标:计算每个唯一的mean_absolute_percentage_error ( ID )。
y -实值
yhat -预测值
示例PySpark Dataframe：join_df
+----------+----------+-------+---------+----------+----------+
| ID| ds| y| yhat|yhat_upper|yhat_lower|
+----------+----------+-------+---------+----------+----------+
| Ax
浏览 5提问于2022-04-22得票数 0
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我有一辆装有追踪器的车。该装置由gps系统、三轴加速度计、三轴磁力仪和陀螺仪组成。有没有可能通过车辆在斜坡或山丘上后退多少来确定。使用gps角度不是一种选择，因为短时间向后移动的角度并不总是可靠的。在这种情况下可以使用加速度计吗？
浏览 18提问于2020-03-13得票数 3
给出如下数据：
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(2021)
dates = pd.date_range('20130226', periods=90)
df = pd.DataFrame(np.random.uniform(0, 10, size=(90, 4)), index=dates, columns=['A_values', 'B_values', 'C_values', 'target'])
退出：
A_
浏览 1提问于2021-11-11得票数 1
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我刚开始在R中编程，但我正在努力学习并行计算和foreach的使用。
尽管如此，在我的例子中，我需要循环各种可能性的组合，以找到最佳的MAPE和与其相关的最佳变量。
我开始做嵌套的for循环，但是对于180 k行，并试图找到3个变量的最佳组合，它连续运行了2天，但没有停止。
这只是两个变量的代码，但我认为您可以理解逻辑。
for (i in names(df3)) {
for (j in names(df3)) {
name4 = names(df3["DiasAusencia"])
if (i != name4 && j != name4 &am
浏览 1提问于2017-08-28得票数 2
回答已采纳
我在一个列表中有两个数据帧，我的意思是'Intraday_Mape‘和'Day_Ahead_Mape’都是数据帧。这些数据帧包含每小时的数据，但我想将它们更改为每月的数据。当我这样做的时候，我想使用for循环，因为我将来会处理更多的数据帧。 report_dfs = [Intraday_Mape, Day_Ahead_Mape]
for i, _ in enumerate(report_dfs):
report_dfs[i]=report_dfs[i].index.name = 'Date'
report_dfs[i]=report_dfs[
浏览 16提问于2019-12-25得票数 1
以下是我回答的问题：
我想用H2o包来预测第二天。你可以在上面的链接中找到我的数据集的详细解释。
H2o中的数据维度不同。
因此，在进行预测之后，我想要计算MAPE
我必须将训练和测试数据更改为H2o格式
train_h2o <- as.h2o(train_data)
test_h2o <- as.h2o(test_data)
mape_calc <- function(sub_df) {
pred <- predict.glm(glm_model, sub_df)
actual <- sub_df$Ptot
mape <- 100 * me
浏览 39提问于2018-08-21得票数 8
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1回答
我建立了一个模型
model.5 <- lm(formula = rent ~ area + rooms + age + nationality + maritalstat + education + traveltime + region + center, data=mysample)
现在我做了预测
sel <- is.na(mysample$rent)
predict(model.5, newdata=subset(mysample, sel), interval="pred")
newprediction <- predict(model.5,
浏览 4提问于2022-06-10得票数 0
作为我课程的一部分，我一直在为我的时间序列数据集(用于电力数据集)使用MATLAB。它由40,000+示例组成。在神经网络形成后，我想测试它的准确性。我更好奇的是MAPE(平均绝对百分比误差)和RMS(均方根)误差。为了计算它们，我使用了以下几行代码。
mape_res = zeros(N_TRAIN);
mse_res = zeros(N_TRAIN);
for i_train = 1:N_TRAIN
Inp = inputs_consumption(i_train );
Actual_Output = targets_consumption( i_train + 1 );
Ob
浏览 0提问于2012-02-02得票数 1
我把一个预测模型放在一起，当我在预测中使用精度时，我得到了一些MAPE分数的无限大。
我明白为什么我得到无穷大，我现在不想解决这个问题。
我想了解如何过滤掉数据帧中的无限行。如果我使用is.numeric将MAPE转换为数字，那么无穷大转换为455，为什么？
我还尝试用[which(df$MAPE == "Infinity"),]对数据框架进行子集，我也尝试过使用[which(df$MAPE == "∞"),]，但没有找到任何值。
浏览 2提问于2019-05-10得票数 0
我刚开始接触熊猫，我需要把一个带有内部字典的列表变成一个DataFrame
下面是清单的一个例子：
[('Fwd1', {'Score': 1.0, 'Prediction': 7.6, 'MAPE': 2.37}), ('Fwd2', {'Score': 1.0, 'Prediction': 7.62, 'MAPE': 2.57}), ('Fwd3', {'Score': 1.0, 'Prediction': 7.53
浏览 1提问于2016-01-06得票数 1
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我有一组数据，一美元是多少价值从2002年起。
我的任务是对这些数据运行简单的指数平滑并计算MAPE，但是我的MAPE返回的值约为250(如果更改平滑级别，则会发生变化)。
我需要一个基于百分比的数字，应该是0-100。
这是我的Python代码
from statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothing, SimpleExpSmoothing, Holt
import numpy as np
import pandas as pd
def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred):
浏览 0提问于2019-05-05得票数 1
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1回答
我有两个数据矩阵，它们都有相同的维度。我想提取同样系列的列向量。然后以这两个序列为向量，计算不同的误差，例如平均绝对误差(mae)、平均百分比误差(mape)和均方误差。
(rmse).我的数据矩阵是相当大的维数，所以我尝试用一个例子来解释，并手动计算这些错误如下：
mat1<- matrix(6:75,ncol=10,byrow=T)
mat2<- matrix(30:99,ncol=10,byrow=T)
mat1_seri1 <- as.vector(mat1[,c(1+(0:4)*2)])
mat1_seri2<- as.vector(mat1[,c(2+(
浏览 1提问于2021-07-07得票数 1
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在下面的代码中，我很难理解发生了什么。我已经定义了x_train、y_train、x_val、y_val和x_test，这些定义定义了我的培训、验证和测试集。我在用卡拉斯图书馆。
model = Sequential()
model.add(Dense(8,input_dim=x_train.shape[1], activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))
model.summary()
rms = optimizers.RMSprop(lr=0.0003)
model.compil
浏览 0提问于2020-01-16得票数 4
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当我查看互联网上的教程或在这里发布的模型时，我经常会发现损失函数与用于评估模型的度量标准不同。这看起来可能是：
model.compile(loss='mse', optimizer='adadelta', metrics=['mae', 'mape'])
无论如何，按照这个例子，如果我在度量中甚至不关心'mae'或'mape' (假设这将是我的模型)，为什么不将其优化为损失而不是'mse'呢？
浏览 1提问于2019-06-17得票数 2
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我有一个像这样的数据集。
ID BRAND_NAME PRICE COLOR ACTUAL PREDICTED MAPE ACCURACY
1 mjjk 657 Black 0 1 0 1
1 mjjk 657 Black 1 1 0 1
我希望按数据集按ID分组，并使其如下所示：
ID BRAND_NAME PRICE COLOR ACTUAL PREDICTED MAPE ACCURACY
1 mjjk 657 Black 1 2 1 0
浏览 10提问于2022-01-06得票数 0
模型：
def buildModel(neurons= 5, batch_size= 1, timestep=1, features=1):
model = Sequential()
model.add(LSTM(neurons,
batch_input_shape=(batch_size, timestep, features),
#return_sequences= True,
stateful=True))
model.add(Dense(1))
浏览 4提问于2017-05-21得票数 0
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