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：

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