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Python求解mape

Python求解mape

1. 概述

在数据分析和机器学习中,我们经常需要使用MAPE(Mean Absolute Percentage Error)来评估模型的预测准确性。MAPE是一种常见的评估指标,它可以帮助我们衡量预测值和实际值之间的差异程度。

本文将教你如何使用Python来求解MAPE。我们将按照以下步骤进行:

  1. 数据准备
  2. 模型预测
  3. MAPE计算

2. 数据准备

在计算MAPE之前,我们需要准备好预测值和实际值的数据。假设我们已经有了以下数据:

预测值 实际值
10 12
15 18
20 22
25 28
30 32

我们将使用Python中的列表来存储这些数据。以下是代码示例:

predictions = [10, 15, 20, 25, 30]  # 预测值
actuals = [12, 18, 22, 28, 32] # 实际值

3. 模型预测

在计算MAPE之前,我们需要首先进行模型的预测。在这个示例中,我们假设已经有了一个预测模型,并使用该模型对数据进行了预测。以下是模型预测的代码示例:

def predict_data(data):
# 在这里实现你的预测模型,返回预测值
predictions = []
for d in data:
prediction = # 使用预测模型对数据进行预测
predictions.append(prediction)
return predictions

predicted_values = predict_data(data)

4. MAPE计算

现在,我们可以开始计算MAPE了。MAPE的公式如下:

MAPE = (sum(|(actual - predicted) / actual|) / n) * 100

其中,actual为实际值,predicted为预测值,n为数据的个数。

以下是计算MAPE的代码示例:

def calculate_mape(actuals, predictions):
# 计算MAPE
errors = []
for actual, predicted in zip(actuals, predictions):
error = abs((actual - predicted) / actual)
errors.append(error)
mape = (sum(errors) / len(errors)) * 100
return mape

mape = calculate_mape(actuals, predictions)
print(MAPE:, mape)

5. 完整代码示例

以下是完整的代码示例:

def predict_data(data):
# 在这里实现你的预测模型,返回预测值
predictions = []
for d in data:
prediction = # 使用预测模型对数据进行预测
predictions.append(prediction)
return predictions

def calculate_mape(actuals, predictions):
# 计算MAPE
errors = []
for actual, predicted in zip(actuals, predictions):
error = abs((actual - predicted) / actual)
errors.append(error)
mape = (sum(errors) / len(errors)) * 100
return mape

predictions = [10, 15, 20, 25, 30] # 预测值
actuals = [12, 18, 22, 28, 32] # 实际值

predicted_values = predict_data(data)
mape = calculate_mape(actuals, predictions)
print(MAPE:, mape)

6. 甘特图

以下是使用甘特图展示整个流程的示例:

gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title Python求解MAPE

section 数据准备
数据准备 :done, des1,2023-06-01,2023-06-02
预测值和实际值 :done, des2,2023-06-02,2023-06-03

section 模型预测
预测模型 :done, des3,2023-06-03,2023-06-04
预测结果 :done, des4,2023-06-04,202
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