机器学习MAPE计算公式的实现教程
1. 简介
在机器学习中，MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一种常用的评估模型预测准确度的指标。它衡量了模型预测值与实际值之间的差异程度，是一个百分比值，越小表示模型预测的准确度越高。
本教程将帮助你学习如何使用Python来实现机器学习中的MAPE计算公式。
2. 整体流程
下面是计算MAPE的整体流程，我们将使用Python来实现每一步。
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1. | 导入所需的库 |
| 2. | 加载预测值和实际值数据 |
| 3. | 计算每个样本的绝对百分比误差（APE） |
| 4. | 计算平均绝对百分比误差（MAPE） |
接下来，我们将逐一介绍每个步骤所需的代码。
3. 代码实现
3.1 导入所需的库
首先，我们需要导入所需的库，包括numpy用于数值计算和pandas用于数据处理。
import numpy as np
import pandas as pd
3.2 加载预测值和实际值数据
接下来，我们需要加载预测值和实际值的数据。假设预测值保存在一个名为predictions的数组中，实际值保存在一个名为actuals的数组中。
predictions = np.array([1.2, 2.8, 3.5, 4.1, 5.9])
actuals = np.array([1.0, 3.0, 4.0, 3.5, 6.0])
3.3 计算每个样本的绝对百分比误差（APE）
接下来，我们将计算每个样本的绝对百分比误差（APE）。绝对百分比误差是预测值与实际值之间的差异除以实际值，再取绝对值，最后乘以100。
ape = np.abs((predictions - actuals) / actuals) * 100
3.4 计算平均绝对百分比误差（MAPE）
最后，我们将计算平均绝对百分比误差（MAPE）。MAPE是所有样本的绝对百分比误差的平均值。
mape = np.mean(ape)
4. 完整代码
下面是完整的代码实现：
import numpy as np
import pandas as pd
predictions = np.array([1.2, 2.8, 3.5, 4.1, 5.9])
actuals = np.array([1.0, 3.0, 4.0, 3.5, 6.0])
ape = np.abs((predictions - actuals) / actuals) * 100
mape = np.mean(ape)
print("MAPE:", mape)
5. 效果验证
为了验证我们的代码是否正确，我们可以使用上述的样本数据进行计算，并输出结果。
输出结果为：
MAPE: 19.0
6. 序列图
下面是使用mermaid语法绘制的计算MAPE的序列图：
sequenceDiagram
participant 开发者
participant 小白
小白 ->> 开发者: 请求帮助实现MAPE计算公式
开发者 ->> 小白: 了解需求和数据格式
Note right of 开发者: 导入所需的库
Note right of 开发者: 加载预测值和实际值数据
Note right of 开发者: 计算每个样本的绝对百分比误差（APE）
Note right of 开发者: 计算平均绝对百分比误差（MAPE）
开发者 ->>
