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python中的MAPE计算
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我想计算预测值和真实值的平均绝对百分比误差(MAPE)。我在here中找到了一个解决方案，但这给出了错误，并在mask = a <> 0行中显示了无效语法 def mape_vectorized_v2(a, b): def mape_vectorized_v2(a, b):我的预测值是np.array类型，而真实值是dat
浏览 155提问于2017-12-05得票数 8
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我有真实的价值，也有预测一个旧的和更新的模型运行在数千个时间序列。我的目标是计算新模型对旧模型的总体改进。MAPE：现在我正在考虑使用MAE：
与MAPE</em
浏览 7提问于2021-10-21得票数 1
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我计算了每所房子的误差和预测值。我在数据栏里有一列每所房子所属的城镇。我想计算每个城镇的MAPE。我的数据文件看起来是这样的：2010 0.348902 Petersburg2086 0.348902 Pleasant Place 2000
浏览 2提问于2017-06-12得票数 1
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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)。(n)
result = result.append(ent, ignore_i
浏览 11提问于2021-01-07得票数 0
一个是预测的，另一个是原创的。为了计算预测精度，我想计算MAPE(平均绝对百分比误差)。平均绝对百分比误差(MAPE)，也称为平均绝对百分比偏差(MAPD)，是统计学中预测方法预测精度的度量，例如在趋势估计中。它通常以百分比表示准确率，并由公式定义：我在MATLAB中这样做如下所示：% Compute mean absolu
浏览 21提问于2017-01-13得票数 0
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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)。计算- #CHECK FOR ZERO CONDIITION if(visit_model$x!=0)
mape =
浏览 2提问于2016-07-09得票数 0
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我需要javascript中的一个函数来计算MAPE。(平均绝对百分比错误)我不想依赖外部库，只想要解决方案的普通javascript版本。在其他编程语言中有相当多的示例解决方案，如果有人能够将其转换为javascript以便在javascript中使用，那就太好了。
其中f_i是预测值，a_i是实际值。注意:我想实现这个w/o库的使用，因为那里有一个可用的库，但是我觉得这是可以不使用库的<
浏览 2提问于2022-07-17得票数 0
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我有一个像这样的数据集。ID BRAND_NAME PRICE COLOR ACTUAL PREDICTED MAPE ACCURACY1 mjjk 657 Black 1 2 1 0
如果实际列和预测列具有特定ID和mape的实际值之和，则使用实际值和预测值(如MAPE=(Predicted-Actual)/Actual )之和计算精度，
浏览 10提问于2022-01-06得票数 0
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我有一个真实的数据和预测的数据，我想计算总体MAPE和MSE。数据是时间序列，每一列代表不同周的数据。我预测每个项目在52周中的每一周的价值如下所示。在R中，最大可能的计算总误差是什么？
浏览 3提问于2017-04-13得票数 0
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？2, 1, 2, 3], 'forecast': [49, 48, 50, 39, 51] return np.sum(abs(
浏览 55提问于2021-03-02得票数 1
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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： labels = dtrain.get_label()[10] train-mape:0.84939+0.0196102 test-mape:test-mape:1.69134+0.0325177
[10
浏览 11提问于2018-02-20得票数 7
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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： mape = nm.mean(nm.abs((a - b) / a)) * 100pre是存储预测值的变量。
浏览 6提问于2020-03-15得票数 0
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我用Python.I做了一个线性回归，计算了MAPE如下，得到的值为0.052：这是否意味着我的平均百分比误差是
浏览 3提问于2021-03-14得票数 0
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我有一个有以下列的数据集：我想预测的变量是“租金”。以前：📷📷我想，在这些变化之后，我的回归模型将会改进，事实上，除了线性回归，它们还会改进。如果我不进行任何类型的转换，那么模型的性能就差了。当我只对租金列进行变换时，所有模型都得到了改
浏览 0提问于2021-04-22得票数 4
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我正在努力解决R中的一个问题，我想用不同的方法评估许多时间序列的最佳预测度量，例如ME, RMSE, MAE, etc.测量的数据存储在一个列表中，该列表保存了这些数据帧：ME, RMSE, MAE...为了评估最好的方法，我考虑将不同方法的所有值相加，并将它们除以residuen_overall的长度。例如两个(ME)的长度：residuen_over
浏览 2提问于2016-08-14得票数 1
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换句话说，我必须每次选择96个值，并将它们放入代码中显示的test_data中，并计算MAPE。., data= c(input, target), family=gaussian)
我想遍历"test_data“-create a循环--每次从测试表到数据集的末尾接受96行观察，然后计算MAPE每次从(test_data)取96行，并将它们放在函数中的"test_data“中。
浏览 4提问于2018-08-12得票数 2
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我正在建立一个机器学习模型来预测scikit-learn的未来价格。因变量价格不是正态分布的，因此，我将只使用price对因变量np.log(price)执行日志转换。在此之后，我将把完整的数据集分成训练集和测试组.因此，y_train和y_test现在都是经过日志转换的价格。经过机器学习模型拟合后，对拟合模型进行预测性能指标的计算，如MAPE误差。在对price方法和y_test集使用np.exp()计算MAPE之前，是否应该将数据( model.p
浏览 1提问于2018-06-27得票数 2
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。instead of other metrics mape <- MAPE(y_pred = data$pred, y_true = data$obs)}
trc <- trainCo
浏览 0提问于2019-01-08得票数 2
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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);for i_train = 1:N_TRAINsp
浏览 0提问于2012-02-02得票数 1
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)。from statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothing, SimpleExpSmoothing, Holt
ses = Si
浏览 0提问于2019-05-05得票数 1
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