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:
- 数据准备
- 模型预测
- 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