mape（马配中）

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本文目录一览：

• 1、如何计算绝对平均误差和平均绝对误差?
• 2、MAPE怎么计算
• 3、判定系数/MAPE/RMSE/MAE
• 4、为什么平均绝对百分比误差(MAPE),平均绝对误差(MAD)、均方差(MSD)可以...
• 5、选择正确的错误度量标准:MAPE与sMAPE的优缺点

如何计算绝对平均误差和平均绝对误差?

MAE的计算方法十分直接：对所有样本，取预测值与实际值的差的绝对值，然后将这些绝对误差相加，最后除以样本总数，得到的就是MAE。这种简单直接的计算方式使得MAE在实际应用中易于理解和实施，尤其对于那些对异常值不敏感的场景，MAE的鲁棒性使其在处理离群值时表现稳健。然而，MAE的直观性并非其唯一的优点。

平均绝对误差是预测值与实际值之间的绝对差值占实际值的比例的平均值。它能够更好地反映预测值与实际值之间的比例关系，尤其适用于预测值与实际值之间的差异较小的情况。

绝对平均误差和平均绝对误差是两种常用的衡量预测模型精度的指标，它们都是基于实际观测值与预测值之间的差异来计算的。尽管它们在计算方法和意义上有一定的相似性，但它们之间还是存在一些区别的。

绝对误差： 表示测量值与真实值之间的直接差距，用X（测量值）减去μ（真实值）的绝对值来计算。绝对误差的计算公式为：|X - μ|。 相对误差： 是绝对误差与真实值之间的比例，用绝对误差除以真实值，以百分比形式表示。相对误差的公式为：(|X - μ|) / μ。

平均绝对误差公式具体如下：平均绝对误差Mean Absolute Error，MAE是一种衡量预测准确性的度量，它计算的是预测值与实际值之间绝对误差的平均值。其公式为：MAE=Σ|P-Q|/n。其中：P表示预测值，Q表示实际值，n表示样本数量。

平均绝对误差的计算方法是，将各个样本的绝对误差汇总，然后根据数据点数量求出平均误差。平均绝对误差：是将预测误差取绝对值后计算的平均误差，用MAD表示，平均绝对误差可以避免误差相互抵消的问题，因而可以准确反映实际预测误差的大小。

MAPE怎么计算

Mape 绝对误差值计算方法：差异值=发货量减去备货量的绝对值差异率=差异值/备货量准确率=1-差异率 备货占比=单个品种备货量/总备货量 部门准确率=各品种备货占比*各品种备货准确率的总和。

MAPE作为评估预测性能的常用指标，MAPE通过以下公式计算：(|At - Ft| / At) * 100 在回归问题中，如预测体重或房价，t可理解为观察值或时间序列中的时间点。然而，MAPE的一个主要缺点是其对预测值为零的情况处理不敏感。sMAPE为解决MAPE的不对称性问题，sMAPE提出了一种改进。

绝对误差百分比（MAPE）：这是一种常用的预测准确度衡量指标，其计算方法是将实际值与预测值的差值取绝对值后除以实际值，然后乘以100%得到一个百分比。这个指标能够直观地反映出预测值偏离实际值的程度。均方误差（MSE）：均方误差是预测值与实际值之差的平方和的平均值。

计算MAPE的步骤如下：(1) 计算每个预测值与实际值之间的绝对差值；(2) 将所有绝对差值除以实际值，得到每个绝对差值占实际值的比例；(3) 将所有比例相加，得到总比例；(4) 将总比例除以预测值和实际值的数量，得到MAPE。总之，绝对平均误差和平均绝对误差都是衡量预测模型精度的重要指标。

MAPE (平均绝对百分比误差) 是测量预测误差与实际值的百分比，有助于了解预测结果与真实值的相对误差。但需避免真实值为0的情况，因为这可能导致不准确。异常值的处理也会影响MAPE的计算。

判定系数/MAPE/RMSE/MAE

探索模型精度：判定系数、MAPE、RMSE与MAE的深入解析在评估模型的精确性和预测能力时，我们通常依赖几个关键指标，它们分别是判定系数（R2）、均绝对误差（MAE）、均方误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。每个指标都有其独特的侧重点，理解它们的特性至关重要。

在评估模型的性能时，我们常遇到几个关键指标：判定系数（R2）和预测误差测量指标（MAE、RMSE和MAPE）。R2，作为模型拟合度的度量，主要关注模型的描述能力，其数值越高，说明模型与实际数据的拟合越紧密。然而，选择哪种指标取决于具体需求，没有固定的优劣标准。

均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均。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。均方根误差RMSE，即均方误差开平方，常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。MAE是绝对误差的平均值。可以更好地反映预测值误差的实际情况。

为什么平均绝对百分比误差(MAPE),平均绝对误差(MAD)、均方差(MSD)可以...

1、平均绝对百分比误差：平均绝对百分比误差之所以可以描述准确度是因为平均绝对百分比误差本身常用于衡量预测准确性的统计指标，如时间序列的预测。平均绝对误差：平均绝对误差之所以可以描述准确度是因为平均绝对误差可以避免误差相互抵消的问题，因而可以准确反映实际预测误差的大小。

2、均方误差（MSE）：均方误差是预测值与实际值之差的平方和的平均值。它能够反映出预测值与实际值之间的偏差大小，但是不能反映出偏差的方向。均方根误差（RMSE）：均方根误差是均方误差的平方根，它与原始数据的量纲相同，因此更容易解释。它是衡量预测准确性的常用指标之一。

3、MSE（均方误差）：加重了大误差的惩罚，同样需注意量纲和离群点影响。 RMSE（均方根误差）：对离群点敏感，但通常用于处理量纲问题。 MAPE（平均绝对百分比误差）：基于百分比，不依赖量纲，但有0值时不可用，对低估计惩罚较大。

4、MAE 全称 Mean Absolute Error (平均绝对误差)。由 MAE 衍生可以得到：Mean Absolute Pencentage Error (MAPE，平均绝对百分比误差)，相当于加权版的 MAE。MAPE 可以看做是 MAE 和 MPE (Mean Percentage Error) 综合而成的指标。

5、【答案】：在实际管理中常见的计算预测误差的方法主要有以下3种：(1) 平均绝对偏差(MAD)：单个预测误差的绝对值之和除以周期数。(2) 均方偏差(MSE)：预测值和实际值差值的平方的平均值。(3) 平均绝对百分误差(MAPE)：预测值和实际值差值的绝对值除以实际值的平均数，并使用百分比的形式。

选择正确的错误度量标准:MAPE与sMAPE的优缺点

1、在回归问题中，如预测体重或房价，t可理解为观察值或时间序列中的时间点。然而，MAPE的一个主要缺点是其对预测值为零的情况处理不敏感。sMAPE为解决MAPE的不对称性问题，sMAPE提出了一种改进。一种常见版本的sMAPE在分母中加入绝对值处理零值情况，但这也可能导致新的问题。

2、机器学习分类任务中的评价指标多样，主要包括Accuracy、AUC、FMAPE和SMAPE。这些指标各有侧重，有助于评估模型的性能。Accuracy，即准确率，是分类正确的样本数占总样本数的比例，反映模型预测的整体正确性。错误率则是错误分类的样本数占比。

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