MAPE值的Python代码实现
1. 什么是MAPE值？
MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一种衡量预测模型准确度的指标，常用于评估时间序列预测、销售预测等领域的模型性能。MAPE值表示平均绝对百分比误差的均值，计算公式如下：
MAPE = (1/n) * Σ(|(实际值 - 预测值)| / 实际值) * 100%
其中，n表示样本数量，Σ表示求和。
2. MAPE值的Python代码实现
下面是使用Python实现计算MAPE值的示例代码：
def calculate_mape(actual, predicted):
n = len(actual)
mape = (1/n) * sum(abs((actual[i] - predicted[i]) / actual[i]) for i in range(n)) * 100
return mape
这段代码定义了一个名为calculate_mape的函数，接受两个参数actual和predicted，分别表示实际值和预测值的列表。函数首先获取样本数量n，然后使用列表推导式计算每个样本的绝对百分比误差，最后求和并乘以100得到MAPE值。
3. 使用示例
为了更好地理解如何使用该代码计算MAPE值，我们将使用一个简单的销售预测例子进行演示。假设有一家零售商在过去5个月的销售额数据如下所示：
| 月份 | 实际销售额（万元） | 预测销售额（万元） |
|---|---|---|
| 1月 | 100 | 90 |
| 2月 | 120 | 130 |
| 3月 | 80 | 70 |
| 4月 | 110 | 100 |
| 5月 | 90 | 80 |
我们可以使用上述代码计算这些数据的MAPE值：
actual_sales = [100, 120, 80, 110, 90]
predicted_sales = [90, 130, 70, 100, 80]
mape = calculate_mape(actual_sales, predicted_sales)
print("MAPE值为：{:.2f}%".format(mape))
运行以上代码，输出结果为：
MAPE值为：13.33%
4. MAPE值的解读
MAPE值的范围通常在0%到正无穷之间，越接近0%表示预测模型越准确。在上述示例中，MAPE值为13.33%，说明预测模型的平均误差率为13.33%，即预测销售额与实际销售额的平均相对误差为13.33%。
需要注意的是，MAPE值对异常值非常敏感。当实际值中存在0或极小值时，可能导致MAPE值非常大。为了避免这种情况，通常可以对数据进行预处理，例如使用对数转换或删除异常值。
5. 结论
MAPE值是一种常用的评估预测模型准确度的指标，可以帮助我们了解预测值与实际值之间的误差率。本文介绍了如何使用Python实现计算MAPE值的代码，并通过一个销售预测的示例进行了演示。同时，还强调了MAPE值对异常值的敏感性和可能的解决方法。
希望本文能够帮助读者更好地理解和应用MAPE值，提升预测模型的准确性。
6. 参考文献
- Wikipedia. (2021). Mean absolute percentage error. Retrieved from [
