MAPE

多元回归分析 | LASSO多输入单输出预测（Matlab完整程序）

Matlab完整程序）目录多元回归分析|LASSO多输入单输出预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标基本介绍程序设计预测结果评价指标LASSO回归训练集平均绝对误差MAE：1.7669训练集平均相对误差MAPE
前程算法屋·2024-02-13 06:02

评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本P_test=xlsread('data','te
智能算法及其模型预测·2024-02-09 07:12

WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测

评价指标包括:R2、MAE和MAPE等，图很多，出图结果如图所示，可完全满足您的需求[cool]2.直接替换Excel数据即可用，适合新手小白[
前程算法屋·2024-02-04 21:53

评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%restoredefaultpath%%导入数据P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本P_test
机器学习-深度学习·2024-01-27 06:14

使用MAPE指标的注意事项及Python实现

使用MAPE指标的注意事项及Python实现MAPE（MeanAbsolutePercentageError）是一种常用的评估指标，用于衡量预测结果与实际观测值之间的误差百分比。
起风了~~~。·2023-12-17 12:37

模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行tic%%导入数据result1=xlsread('数据集.xlsx');result=result1(1:1000,:);%%数据分析num_samples=length(result);%样本个数kim=2;%延时步长（前面多行历史数据作为自变量）zim=1;%跨zim个时间
机器学习-深度学习·2023-12-05 06:00

回归预测 | Matlab实现HPO-ELM猎食者算法优化极限学习机的数据回归预测

猎食者算法优化极限学习机的数据回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍Matlab实现HPO-ELM猎食者算法优化极限学习机的数据回归预测（完整源码和数据)1.输入多个特征，输出单个变量回归；2.算法新颖，包含评价指标MAPE
机器学习之心·2023-11-19 15:47

结构光互补格雷码复习 附python代码

importnumpyasnpimportcv2importglobimportopen3daso3dimportmatplotlib.pyplotasplt#格雷码和互补格雷码映射Gray_Code_Mape
三维重建及点云·2023-11-12 17:48

回归预测 | Matlab实现POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测

支持向量机多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测可直接运行Matlab;2.评价指标包括:R2、MAE、RMSE和MAPE
机器学习之心·2023-11-03 07:03

回归预测 | Matlab实现SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测

支持向量机的多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测可直接运行Matlab;2.评价指标包括:R2、MAE、RMSE和MAPE
机器学习之心·2023-11-02 01:12

常用回归评价指标：均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均百分比误差（MAPE）、绝对系数R2

喜欢的点个赞~代码importnumpyasnpfromsklearnimportmetrics#定义MAPEdefmape(y_true,y_pred):returnnp.mean(np.abs((y_pred-y_true)/y_true))*100%#MSEprint(metrics.mean_squared_error(y_true,y_pred))#RMSEprint(np.sqrt(m
Dr.hao2021·2023-10-28 00:11

基于self-attention的LSTM时间序列预测Python程序

self-attention的LSTM时间序列预测Python程序特色：1、单变量，多变量输入，自由切换2、单步预测，多步预测，自动切换3、基于Pytorch架构4、多个评估指标（MAE,MSE,R2,MAPE
黑科技小土豆·2023-10-23 11:27

基于LSTM时间序列预测（简单又好用）无脑代码

无脑代码，这里是列表文本使用很简单，跟着注释和使用手册用就行.简介：1、单变量，多变量输入，自由切换2、单步预测，多步预测，自动切换3、基于Pytorch架构，单输出4、多个评估指标（MAE,MSE,R2,MAPE
思考实践·2023-10-20 03:37

模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%restoredefaultpath%%导入数据f=xlsread('windspeed.xls','Sheet1','B2:B1001');[x,y]=data_process(f,12);%步长为12n=size(x,1);m=round(n*0.7);%前70%训练，对最
机器学习-深度学习·2023-10-14 16:04

时间序列模型评估指标

Reference深度学习——时间序列模型评价指标总结_水龙吟唱的博客-CSDN博客_时间序列预测评价指标机器学习中的预测评价指标MSE、RMSE、MAE、MAPE、SMAPE_府学路18号车神的博客-
思考实践·2023-10-11 01:13

基于self-attention的GRU时间序列预测Python程序

self-attention的GRU时间序列预测Python程序特色：1、单变量，多变量输入，自由切换2、单步预测，多步预测，自动切换3、基于Pytorch架构4、多个评估指标（MAE,MSE,R2,MAPE
黑科技小土豆·2023-10-10 20:51

数学建模Matlab之检验与相关性分析

下面是每个指标的简单解释以及它们的应用情境：1.MAPE(平均绝对百分比误差)描述:衡量模型预测的相对误差。应用情境:当你想知道模型预测误差相对于实际值的大小时。
Joy T·2023-10-03 06:57

基于LSTM时间序列预测Python程序

特色：1、单变量，多变量输入，自由切换2、单步预测，多步预测，自动切换3、基于Pytorch架构4、多个评估指标（MAE,MSE,R2,MAPE等）5、数据从excel文件中读取，更换简单6、标准框架，
黑科技小土豆·2023-10-02 12:34

基于LightGBM预测模型

基于LightGBM预测模型特色：1、单变量，多变量输入，自由切换2、单步预测，多步预测，自动切换3、基于Pytorch架构4、多个评估指标（MAE,MSE,R2,MAPE等）5、数据从excel文件中读取
黑科技小土豆·2023-09-08 06:25

【ES】笔记-迭代器

ES6创造了一种新的遍历命令for…of循环，Iterator接口主要供for…of消费原生具备iterator接口的数据（可用forof遍历）a)Arrayb)Argumentsc)Setd)Mape
厦门德仔·2023-08-23 15:16

评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%restoredefaultpathtic%%加载数据与数据集划分%%导入数据data=xlsread('数据集.xlsx');f=data(1:500,:);[x,y]=data_process(f,8);%步长为12num=size(x,1);%前70%训练，对最后30%进
机器学习-深度学习·2023-08-20 05:56

【MATLAB第65期】基于LSTM长短期记忆网络的多输入单输出数据预测未来思路介绍（短期预测）

1.训练过程：2.测试集拟合效果：“RMSE2”“1.4041”“MAPE2”“0.0594
随风飘摇的土木狗·2023-08-09 10:59

多元回归预测 | Matlab基于鹈鹕算法(POA)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，POA-LSTM回归预测，多输入单输出模型

鹈鹕算法(POA)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，POA-LSTM回归预测，多输入单输出模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
前程算法屋·2023-08-07 17:12

模型常用评估指标详解

连续值或者分类型的预测最常用的说法就是模型精度，但实际精度一词有多重含义，例如连续性预测模型常用的是MAPE/RMSE，而分类常用AUC/accuracy/recall/specify等等。
Young.Dr·2023-08-07 17:04

模型常用评估指标详解- 混淆矩阵/Recall/ROC/AUC/F1/MAPE/RMSE

连续值或者分类型的预测最常用的说法就是模型精度，但实际精度一词有多重含义，例如连续性预测模型常用的是MAPE/RMSE，而分类常用AUC/accuracy/recall/specify等等。
hetallian·2023-08-07 17:03

【MATLAB第62期】基于MATLAB的PSO-NN、BBO-NN、前馈神经网络NN回归预测对比

个训练样本，23个测试样本二、效果展示NN训练集数据的R2为：0.73013NN测试集数据的R2为：0.23848NN训练集数据的MAE为：3.0122NN测试集数据的MAE为：4.4752NN训练集数据的MAPE
随风飘摇的土木狗·2023-08-07 01:35

详细讲解分类模型评价指标（混淆矩阵）python示例

前言1、回归模型（regression）：对于回归模型的评估方法，通常会采用平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等方法。
JHC?AT·2023-06-18 14:51

线性回归评价几个指标（MAE，MSE，RMSE，R^2，MAPE）

Python–线性回归评价指标实现一、项目背景（可不看）最近在做非线性数据的数据预测，一头雾水，一年不学习，脑袋有问题。还记得上次做的数据是关于一个政务系统的热点问题分类模块，用了机器学习和深度学习啥的，满脸蒙，反正后面就是做完了（好多吐槽）。现在做的是关于供应链模块的需求预测，简单说目前的运作流程是：客户需求–>营业人员经验修正–>客户需求生成。面临问题：客户的需求不能保证准确性，营业人员出于保
SpinMeRound·2023-06-16 00:00

机器学习基础知识之预测性能评价指标

均方根误差（RootMeanSquareError，RMSE）3、平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）4、平均绝对百分比误差（MeanAbsolutePercentageError，MAPE
七层楼的疯子·2023-06-13 09:30

区间预测 | MATLAB实现基于QRCNN-BiGRU卷积双向门控循环单元多变量时间序列区间预测

卷积双向门控循环单元多变量时间序列区间预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现基于QRCNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元多变量时间序列区间预测；2.多图输出、点预测多指标输出(MAE、MAPE
机器学习之心·2023-06-10 11:43

深度学习常用损失MSE、RMSE、MAE和MAPE

MSE均方差损失（MeanSquaredErrorLoss）MSE是深度学习任务中最常用的一种损失函数，也称为L2LossMSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均范围[0,+∞)，当预测值与真实值完全相同时为0，误差越大，该值越大MSE曲线的特点是光滑连续、可导，便于使用梯度下降算法，是比较常用的一种损失函数。而且，MSE随着误差的减小，梯度也在减小，这有利于函数的收敛，即使固定学习因子，函
zzz_979·2023-06-09 09:35

基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)回归预测，SSA-CNN-LSTM多输入单输出模型。

评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
机器学习-深度学习·2023-06-08 09:21

区间预测 | MATLAB实现基于QRCNN-GRU卷积门控循环单元多变量时间序列区间预测

卷积门控循环单元多变量时间序列区间预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现基于QRCNN-GRU卷积神经网络结合门控循环单元多变量时间序列区间预测；2.多图输出、点预测多指标输出(MAE、MAPE
机器学习之心·2023-06-07 07:58

区间预测 | MATLAB实现基于QRCNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测

卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现基于QRCNN-LSTM卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测；2.多图输出、点预测多指标输出(MAE、MAPE
机器学习之心·2023-06-07 07:27

python实战应用讲解-【numpy专题篇】常见问题解惑（十一）（附python示例代码）

目录如何在Python中计算置信区间方法1：使用t分布计算置信区间方法2：使用正态分布计算置信区间如何用Python计算克莱默V如何在Python中计算MAPE让我们看看如何用python对上述数据集进行同样的处理如何在
格图素书·2023-04-11 02:48

时间序列分析 | LSBoost最小二乘树时间序列预测（Matlab完整程序）

最小二乘树时间序列预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标基本介绍完整程序参考资料预测结果评价指标LSBoost(最小二乘树)训练集平均绝对误差MAE：0.0011851LSBoost(最小二乘树)训练集平均相对误差MAPE
前程算法屋·2023-04-03 04:48

实验数据_cnnlstm_mape

2006-03-04pred:array([7958.4155,7751.268,7527.7954,7201.982,6891.795,6662.3774,6567.015,6512.1772,6521.0806,6697.8184,6918.5425,7376.8047,7873.748,8257.072,8664.629,8909.608,9099.593,9343.218,9468.084
冲浪的长颈鹿·2023-03-31 11:03

python scale()函数_xgboost如何使用MAE或MAPE作为目标函数?

xgboost被誉为各大数据竞赛中的“重型武器”，好的效果，并行计算的速度都是其显著的优势。xgboost参数中默认的目标函数有限，很多情况下，需要根据任务自定义目标函数。关于如何在代码中定义目标函数，可以参考：https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/demo/guide-python/custom_objective.pyxgboost需要目标函数
weixin_39978101·2023-03-31 11:54

mape的matlab,如何在MATLAB中計算MAPE和DS

在這裏我實現了兩個方向對稱(DS)和平均絕對誤差百分比(MAPE)作爲功能functionmape(Y,Ypredict,indxtest)smape=0;ifisempty(indxtest)fori
weixin_39922749·2023-03-31 11:24

matlab中MAPE SAPE,如何在Python中优化MAPE代码？

这是一个带有masking的矢量化方法–defmape_vectorized(a,b):mask=a0return(np.fabs(a-b)/a)[mask].mean()运行时测试–In[217]:a=np.random.randint(-10,10,(10000))...:b=np.random.randint(-10,10,(10000))...:In[218]:%timeitmape(a,
weixin_39812186·2023-03-31 11:53

java的mape_python中的MAPE（平均绝对百分比误差）测量结果

我尝试在我的随机林代码中测量MAPE(平均绝对百分比误差)值。MAE值为7.5。当我试图计算MAPE时，它输出：Accuracy:-inf%这是我计算MAPE的代码。
馍菌·2023-03-31 10:50

R: anova或linear model 的 MAPE计算

在R的summary()基本功能里，对class为“lm"的数据是不提供MAPE的统计值的。有时候会需要自己去计算。MAPE全称是MeanAbsolutePercentageError。
岁月催猪老·2023-03-31 10:45

RMSE、MAE与MAPE的计算

RMSERMSE=Sqrt(1/N*sigma(vi-v^l)^2)MAEMAE=1/Nsigma|vi-v^l|MAPEMAPE=1/Nsigma[|vi-v^l|/vi]
43118·2023-03-31 10:35

评价指标RMSE、MSE、MAE、MAPE、SMAPE 、R-Squared——python+sklearn实现

RootMeanSquareError)其实就是MSE加了个根号，这样数量级上比较直观，比如RMSE=10，可以认为回归效果相比真实值平均相差10MAE平均绝对误差（MeanAbsoluteError)MAPE
凯旋的铁铁·2023-03-31 10:34

如何在 Python 中计算 MAPE

平均绝对百分比误差(MAPE)通常用于衡量模型的预测准确性。
小夕Coding·2023-03-31 10:23

多元回归分析 | CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出预测（Matlab完整程序）

训练集平均绝对误差MAE：0.45717训练集平均相对误差MAPE：0.01363训练集均方根误差MSE：0.58
小橘算法屋·2023-02-16 21:08

多元回归分析 | CNN-GRU卷积门控循环单元多输入单输出预测（Matlab完整程序）

训练集平均绝对误差MAE：0.54126训练集平均相对误差MAPE：0.016414训练集均方根误差MSE：0.722训练集均方根误差RMSE：0
小橘算法屋·2023-02-16 21:38

多元回归分析 | CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多输入单输出预测（Matlab完整程序）

目录多元回归分析|CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多输入单输出预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标基本介绍程序设计参考资料预测结果评价指标训练集平均绝对误差MAE：0.69559训练集平均相对误差MAPE
小橘算法屋·2023-02-16 21:01

机器学习预测评价常用指标

这是一个回归问题，我们采用了rmse，但可以使用的评价标准还以用r2,mse,mae甚至是mape。甚至R2的评价比RMSE更客观！
小明是谁鸭·2023-02-05 14:59

算法的评价标准:ROC,假阳性，mape

名称含义公式真阳率\召回率\查全率\TPR\Recall表示正确预测的正样本与全部正样本的比值aa+c\frac{a}{a+c}a+ca假阳性率\FPR表示负样本被预测为正样本与全部负样本的比值bb+d\frac{b}{b+d}b+db精确率\查准率\Precision\表示正确预测的正样本与预测为正样本的比值aa+b\frac{a}{a+b}a+ba准确率\accuracy表示正确预测的正、负样
一杯拿铁go·2023-02-05 14:28
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