mape

第一次尝试使用Python创建季节性ARIMA模型

模型预测数据的获取与准备绘制1995-2002年时间序列趋势图去均值化后ADF平稳性检验以及差分绘制自相关函数以及偏相关函数图确定参数p、q建立季节性时间序列模型ARIMA(k,D,m)S×(p,d,q)模型预测模型指标MAPE
骆小胜·2020-08-10 23:07

GM(1,1)灰色预测及相关检验指标的MATLAB实现

本篇文章的代码实现了以下三大方面的功能：一、计算级比和光滑比并做级比检验；二、序列的灰色预测；三、精度检验，主要做了以下内容：①相对残差Q检验（MAPE）；②关联度检验；③方差比C检验；④小误差概率P检验
三只佩奇不结义·2020-08-08 20:06

误差分析计算公式及其 matlab 代码实现(mse、mape、rmse等)

./2;平均绝对误差（MAE）计算公式：代码实现：mae=mean(abs(YReal-YPred));平均绝对百分比误差（MAPE）计算公式：代码实现mape=mean(abs((YReal-YPred
灵均丶·2020-08-04 11:37

误差分析计算公式及其 matlab 代码实现(mse、mape、rmse等)

./2;平均绝对误差（MAE）计算公式：代码实现：mae=mean(abs(YReal-YPred));平均绝对百分比误差（MAPE）计算公式：代码实现mape=mean(abs((YReal-YPred
李培冠·2020-08-03 19:00

分类/回归/聚类——模型评估

Precision-Recall）曲线2.6F1Score2.7ROC曲线2.8AUC(area-under-curve)3.回归模型评估3.1均方误差（MSE）3.2均方根误差（RMSE）3.3平均绝对百分比误差（MAPE
Minouio·2020-08-03 03:12

随机森林参数选择

这里是基于前面两篇相关文章基于随机森林做回归任务（数据预处理、MAPE指标评估、可视化展示、特征重要性、预测和实际值差异显示图）https://blog.csdn.net/qq_40229367/article
PanDawson·2020-07-29 23:30

机器学习中的四种评价函数

机器学习中的四种评价函数评价函数（EvaluationFunction）在毕业设计过程中常使用的五种基于预测误差的评价指标：1.均方根误差（RMSE）2.R-平方（R2）3.平均绝对百分误差（MAPE）
阳光zfc·2020-07-29 22:32

机器学习入门-随机森林温度预测-增加样本数据 1.sns.pairplot(画出两个关系的散点图) 2.MAE(平均绝对误差) 3.MAPE(准确率指标)...

在上一个博客中，我们构建了随机森林温度预测的基础模型，并且研究了特征重要性。在这个博客中，我们将从两方面来研究数据对预测结果的影响第一方面：特征不变，只增加样本的数据第二方面：增加特征数，增加样本的数据1.sns.pairplot画出两个变量的关系图，用于研究变量之间的线性相关性，sns.pattle([color])用于设置调色板，有点像scatter_matrix2.MSEround(abs(
weixin_34306676·2020-07-15 15:53

预测问题评价指标：MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE

文章目录MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE1.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）2.均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.均方根误差（RootMeanSquareError
条件反射104·2020-07-14 19:21

机器学习中的评价指标(分类指标评Accuracy、Precision、Recall、F1-score、ROC、AUC ）（回归指标评价MSE、RMSE、MAE、MAPE、R Squared）

Accuracy2.Precision、查准率3.Recall、查全率4.F1-score举个例子：5.ROC6.AUC（二）回归指标评价1.均方误差（MSE）2.均方根误差（RMSE）3.MAE(平均绝对误差)4.MAPE5
五角钱的程序员·2020-07-12 18:50

回归评价指标：MSE、RMSE、MAE、MAPE、R2公式理解及代码实现

目录预先假设：平均绝对误差（MAE）均方误差（MSE）均方根误差（RMSE）MAE：平均绝对误差；MAPE：平均绝对百分比误差R2（R-Square）决定系数通过sklearn库实现5种评价指标预先假设
就是求关注·2020-07-12 11:31

纳什系数（NSE）+均方根（RMS）+ 均方根误差（RMSE）+相对百分误差绝对值的平均值MAPE+标准差（STD）

0、纳什系数NSE(Nash–Sutcliffeefficiencycoefficient):用于评价模型质量的一个评价参数,一般用以验证水文模型模拟结果的的好坏，也可以用于其他模型。公式如下：公式中Qo指观测值,Qm指模拟值,Qt（上标）表示第t时刻的某个值,Qo(上横线)表示观测值的总平均.E取值为负无穷至1,E接近1,表示模型质量好,模型可信度高；E接近0,表示模拟结果接近观测值的平均值水平
ZY-H·2020-07-12 03:26

STATA计算AIC、BIC、MSE、MAE、MAPE值

用STATA做普通的回归时，计算AIC、BIC、MSE、MAE、MAPE并不难，甚至像MSE这样的都会直接给出，但是比如做logit、probit或者mlogit、mprobit甚至ologit、oprobit
风磐·2020-07-11 23:58

回归类（预测）模型评价指标（MAE、MSE、RMSE、R平方、MAPE）

Regressionmetricsfromsklearn.metricsimportmean_absolute_errorfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.metricsimportr2_scorefrommathimportsqrtimportnumpyasnpMAPE=np.mean(np.abs((test_y-te
芋头**o(*￣▽￣*)ブ·2020-07-11 20:36

【机器学习（8）】回归模型的常用评价指标：均方差MSE、均绝对误差MAE、均绝对比例误差MAPE、相关性系数R2

模型评价：回归模型的常用评价指标1）样本误差：衡量模型在一个样本上的预测准确性样本误差=样本预测值-样本实际值2）最常用的评价指标：均误差方（MSE）指标解释：所有样本的样本误差的平方的均值指标解读：均误差方越接近0，模型越准确3）较为好解释的评价指标：平均绝对误差（MAE）指标解释：所有样本的样本误差的绝对值的均值指标解读：平均绝对误差的单位与因变量单位一致，越接近0，模型越准确4）平均绝对误差
Be_melting·2020-07-11 12:50

回归指标评价定义及代码（MSE，RMSE，MAE，MAPE，R2-score）

利用python语言对回归指标进行简要讲解。目录MSERMSEMAEMAPER2-score代码MSE定义：MSE（均方误差）函数一般用来检测模型的预测值和真实值之间的偏差。MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。RMSE定义：RMSE（均方根误差）在MSE的基础上做平方根衡量观测值与真实值之间的偏差。常用来作为机器学习模型预测结果衡
宇灵梦·2020-07-11 07:40

回归模型效果评估系列2-MAE、MSE、RMSE、MAPE(MAPD)

MAE、MSE、RMSE、MAPE(MAPD)这些都是常见的回归预测评估指标，重温下它们的定义和区别以及优缺点吧MAE(MeanAbsoluteError)平均绝对误差是基础的评估方法，后面的方法一般以此为参考对比优劣
dianliao7817·2020-07-11 05:18

机器学习|线性回归三大评价指标实现『MAE, MSE, MAPE』（Python语言描述）

原文地址?传送门对于回归预测结果，通常会有平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方误差等多个指标进行评价。这里，我们先介绍最常用的3个：平均绝对误差（MAE）就是绝对误差的平均值，它的计算公式如下：MAE(y,y^)=1n(∑i=1n∣y−y^∣)MAE(y,\hat{y})=\frac{1}{n}(\sum_{i=1}^{n}\left|y-\hat{y}\right|)MAE(y,y^)=n1(
laugh12321·2020-07-10 17:19

MAPE(Mean Absolute Percentage Error)和WMAPE有何不同，为什么用WMAPE来评估销量预测

MAPE(MeanAbsolutePercentageError)平均绝对误差百分比：是用来做销量预测最常用的指标，在实际的线上线下销量预测中有着非常重要的评估意义。
三 丰·2020-07-09 06:18

mape( mean absolute percent error)

单看mape的大小是没有意义的，因为mape是个相对值，而不是绝对值。
风景不在对岸wj·2020-07-05 16:12

回归类（预测）模型评价指标(RMSE\MSE\MAE\MAPE\SMAPE)

QQ:1244180262MSE均方误差（MeanSquareError）范围[0,+∞)，当预测值与真实值完全吻合时等于0，即完美模型；误差越大，该值越大。RMSE均方根误差（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10。范围[0,+∞)，当预测值与真实值完全吻合时等于0，即完美模型；误差越大
qq_1244180262·2020-07-02 16:41

数据挖掘实战--二手车交易价格预测（四）建模调参

objective=['regression','regression_l1','mape','huber','fair']num_leaves=[3,5,10,15
CannonJia·2020-07-02 13:32

调参方式

LGB的参数集合：bjective=['regression','regression_l1','mape','huber','fair']num_leaves=[3,5,10,15,20,40,55]
浩小白·2020-07-01 03:34

MAPE 平均绝对百分误差

fromfbprophet.diagnosticsimportperformance_metricsdf_p=performance_metrics(df_cv)df_p.head()horizonmsermsemaemapecoverage329737days0.4819700.6942410.5029300.0583710.6733673537days0.4809910.6935350.502
weixin_34209406·2020-06-28 13:09

(Keras)——keras 损失函数与评价指标详解

.mean()(2）mean_absolute_error/mae绝对值均差，公式为(|y_pred-y_true|).mean()(3)mean_absolute_percentage_error/mape
懂懂懂懂懂懂懂·2020-06-27 12:32

基于随机森林做回归任务（数据预处理、MAPE指标评估、可视化展示、特征重要性、预测和实际值差异显示图）

学习唐宇迪老师的机器学习课程——基于随机森林做回归任务这是一个天气最高温度预测任务。通常想法是训练出随机森林，然后因为是做回归任务，那么取叶子节点中样本的平均值作为预测值（如果是分类任务就是取众数）读入数据，看数据情况，有无缺失值、异常值数据集：temps.csv链接:https://pan.baidu.com/s/1afKQjExLGHUJxpwZdnUGUA提取码:xpad扩展的数据集temp
PanDawson·2020-06-25 17:54

机器学习的模型评估(使用sklearn工具)

accuracy_score准确率（4）精确率（5）F1分数（6）classification_report函数（7）P-R曲线二、sklearn.metrics中的回归模型评估方法介绍（1）平均绝对百分比误差MAPE
田田天天甜甜·2020-06-25 16:06

几种MAPE的实现方式

defmasked_mape(preds,labels,null_val=np.nan):ifnp.isnan(null_val):mask=~torch.isnan(labels)el
deardao·2020-06-24 04:33

MAPE 平均绝对百分误差

fromfbprophet.diagnosticsimportperformance_metricsdf_p=performance_metrics(df_cv)df_p.head()horizonmsermsemaemapecoverage329737days0.4819700.6942410.5029300.0583710.6733673537days0.4809910.6935350.502
djph26741·2020-06-23 04:52

kaggle比赛 - 销量预测实战全记录

不需要过多收集资料）:1.完成数据分析，分五个方面-我的数据分析baseline；2.完成数据工程pipeline-基于lightGBM模型解析；3.压缩数据量，从原有数据中随机抽取1/10；4.构建RMSE，MAPE
Elffer·2020-06-22 18:30

最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP）以及贝叶斯学派和频率学派

Bayesianstatistics：模型参数是随机变量，观测是定值；思想是高熵先验+观测数据——>低熵后验；代表是最大后验概率估计MAPE；依赖先验概率最大似然估计（Maximumlikelihoo
Norstc·2020-06-22 11:14

回归问题评价函数

序本次记录如下：RMSE、MAE、MAPE、R-SquareRMSE（均方根误差）均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差，其计算方式类似于L2范数，因此RMSE对异常值较为敏感，因此该损失函数会对噪声点赋予给高的权重
0过把火0·2020-04-03 16:23

keras损失函数

meansquarederror(mse)均方误差均方误差：是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值.mean_absolute_error或mae平均绝对误差mean_absolute_percentage_error或mape
苟且偷生小屁屁·2020-04-01 17:34

#天池---智慧交通预测挑战赛总结（二）

Static模型概览LightGBM和Xgboost从回归模型的角度针对短时交通流的预测给出了相对较好的Mape值
0过把火0·2020-03-20 06:08

测试模型后sql整理

mape=abs(si-sj)/∑sj_m碰到了以下问题：一、DBeaver工具Hana库表跨库查询A表在user1账号下，B表在user2账号下，两表需关联，涉及到跨库查表。
shenyin·2020-01-07 15:00

回归三大评价指标均方误差（MSE）：均方根误差（RMSE）平均绝对误差（MAE）平均绝对百分比误差 MAPE

这里，我们先介绍最常用的3个目录平均绝对误差（MAE）均方误差（MSE）：均方根误差（RMSE）平均绝对百分比误差MAPE平均绝对误差（MAE）MAE的值越小，说明预测模型拥有更好的精确度。
alanjia163·2019-08-19 17:31

机器学习模型，评估指标之回归模型---公式+优缺点+代码

机器学习模型评价指标大概有1、回归的：RMSE(平方根误差)、MAE（平均绝对误差）、MSE(平均平方误差)、Coefficientofdetermination(决定系数R2)、MAPE（平均绝对百分误差
AIYA_aya·2019-07-14 23:24

预测评价指标RMSE、MSE、MAE、MAPE、SMAPE

假设：预测值：y^={y1^,y2^,...,yn^}\mathbf{\hat{y}}=\{\hat{y_1},\hat{y_2},...,\hat{y_n}\}y^={y1^,y2^,...,yn^}真实值：y={y1,y2,...,yn}\mathbf{y}=\{y_1,y_2,...,y_n\}y={y1,y2,...,yn}MSE均方误差（MeanSquareError）MSE=1n∑i=
手撕机·2019-02-21 10:31

RMSE、MAPE、准确率、召回率、F1、ROC、AUC数据挖掘中的性能指标总结

MAPE(meanabsolutepercentageerror)平均百分比误差存在一个和原始数据相比较的过程。
ge_nius·2018-03-06 16:07

回归模型效果评估系列2-MAE、MSE、RMSE、MAPE(MAPD)

MAE、MSE、RMSE、MAPE(MAPD)这些都是常见的回归预测评估指标，重温下它们的定义和区别以及优缺点吧MAE(MeanAbsoluteError)平均绝对误差是基础的评估方法，后面的方法一般以此为参考对比优劣
2BiTT·2018-03-01 16:00

xgboost 使用 MAE或MAPE 作为目标函数

xgboost目标函数首先我们知道xgboost支持自定义目标函数，参见：https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/demo/guide-python/custom_objective.py但是其要求目标函数必须二阶可导，我们必须显式给出梯度（可理解为一阶导）和hess阵（可理解为二阶导），但是MAE不可导。具体xgboost的原理的我们可以参见陈天奇
张月鹏·2018-01-30 16:40

keras学习笔记(4)—损失函数

)−yˆ(i))22.2mean_absolute_error(mae)—绝对值误差mae=1m∑i=1m|y(i)−yˆ(i)|22.3mean_absolute_percentage_error(mape
ice_actor·2017-10-25 23:43

数据挖掘实战——交通大数据预测II

第一次正经的去参加数据挖掘的比赛，从第一赛季开始到第二赛季结束，完整地经历了整个流程，每天提出新想法，学习新的方法，然后用编程的方法去实现，看着自己的MAPE一天天的下降，那种感觉也是很棒的。
小雨姑娘·2017-09-19 15:06

准确率，召回率，F1 值、ROC，AUC、mse,mape评价指标

在机器学习、数据挖掘领域，工业界往往会根据实际的业务场景拟定相应的业务指标。本文旨在一起学习比较经典的三大类评价指标，其中第一、二类主要用于分类场景、第三类主要用于回归预测场景，基本思路是从概念公式，到优缺点，再到具体应用（分类问题，本文以二分类为例）。1.准确率P、召回率R、F1值定义准确率（Precision）：P=TP/(TP+FP)。通俗地讲，就是预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例。
雪伦_·2016-06-17 12:06

eviews 9.5新版本——平均预测、面板效应检验

RMSE(RootMeanSquaredError)MAE(MeanAbsoluteError)MAPE(MeanAbsolutePercentageError)TheilInequalityCo
sinat_26917383·2016-05-12 20:00

Cstyle的UEFI导读之SEC第一篇 Reset Vector

大概总结了下有以下几个方面： 1.RestVector的初始化，以及异常向量的初始化 2.CPU工作模式的切换 3.Enable Memory mape
·2015-11-13 21:17

Android中百度导航引擎初始化失败问题

包是否导入4.检查权限然而，所有都检查过后并且确认无误以后依然出现了“百度引擎初始化失败的问题”，然后看出现报错的log，11-1213:00:54.16316195-16195/com.text.my.mapE
ForrestL·2015-11-12 13:15

Cstyle的UEFI导读之SEC第一篇 Reset Vector

大概总结了下有以下几个方面： 1.RestVector的初始化，以及异常向量的初始化 2.CPU工作模式的切换 3.Enable Memory mape
·2015-11-07 12:40

SAP中常用且重要的数据库表

Master: General data MAKT - Material Master: Description MARM - Material Master: Unit of Measure MAPE
lihua2915·2010-04-08 21:00

The Tables for SAP MM

Material Master: General data MAKT - Material Master: Description MARM - Material Master: Unit of Measure MAPE
zjut_xiongfeng·2008-12-30 09:00
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