mape的计算，|（预测值-实际值）/实际值|，实际值若为0，预测值不为0，mape分母为0无法计算
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- 2020-09-16 14:58在Keras中，当构建和训练神经网络模型时，我们可能需要在训练过程中获取模型的预测值以及对应的真实值，以便进行分析、调整或可视化。Keras提供了多种方法来实现这一目标，通常通过回调（Callback）机制来实现。回调...
- 2022-10-18 09:34MAE是最简单的误差度量之一，它计算的是所有预测值与实际值之差的绝对值的平均数。公式为： \[ MAE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |y_i - \hat{y}_i| \] 其中，\( n \) 是样本数量，\( y_i \) 是第i个实际值，\( \...
- 2024-12-25 22:02玖&司的博客 的函数，其目的是从给定的Excel文件中读取数据，并计算预测值与实际值之间的几种统计指标。函数将这些指标的计算结果存储在一个字典中，并打印出来。这段代码定义了一个名为。
- 2024-12-05 23:02机器学习和优化算法的博客 当我们处理已知输出数据时，通过机器学习建模，通常会将数据划分为训练集和测试集
- 2021-01-30 06:05肥宅yueyue的博客 在使用keras搭建神经网络时，有时需要查看一下预测值和真是值的具体数值，然后可以进行一些其他的操作。这几天查阅了很多资料。好像没办法直接access到训练时的数据。所以我们可以通过回调函数，传入新的数据，然后...
- 2022-06-06 22:13Cyril_KI的博客 PyTorch-LSTM时间序列预测中如何预测真正的未来值
- 2025-07-01 05:34y4z5a6b7的博客 MAPE以百分比形式衡量预测值与实际值之间的误差，适用于销售预测、库存管理、能源消耗预测和金融预测等多个领域。文章详细阐述了MAPE的数学定义、特点、计算步骤，并与其他评估指标如RMSE、MAE和R²进行了对比分析。...
- 2022-04-29 09:52预测问题评价指标： 预 MAE、MSE、R-Square、MAPE和 RMSE MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE 以上是对于预测问题的评价指标。 1.平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE） 误差越大，该值越大。 2.均方误差（Mean ...
- 2025-12-14 21:56预测评估：在训练集和测试集上进行预测，并计算多种性能指标（如RMSE、R²、MAE、MAPE等）。 可视化分析：生成多张图表，包括适应度曲线、回归图、误差分布图、预测对比图等，便于模型性能分析。 二、算法步骤 数据...
- 2024-02-29 13:52奔跑的犀牛先生的博客 偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据。方差：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其(预测值整体)期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散预测值和真实值...
- 2025-12-16 22:27预测评估：在训练集和测试集上进行预测，并计算多种性能指标（如RMSE、R²、MAE、MAPE等）。 可视化分析：生成多张图表，包括适应度曲线、回归图、误差分布图、预测对比图等，便于模型性能分析。 二、算法步骤 数据...
- 2025-12-15 23:58预测评估：在训练集和测试集上进行预测，并计算多种性能指标（如RMSE、R²、MAE、MAPE等）。 可视化分析：生成多张图表，包括适应度曲线、回归图、误差分布图、预测对比图等，便于模型性能分析。 二、算法步骤 数据...
- 2021-11-14 09:32qq_38308359的博客 #此函数可由模型输出的预测值和实际值计算r2或均方根误差RMSE或归一化后的均方根偏差NRMSD #公式参考吴今朝译《R语言机器学习》323-324页 r2.test<-function(y_actual,y_predicted){ avr_y_actual <- mean(y_...
- 2021-12-21 15:26府学路18号车神的博客 你一定要知道的预测评价指标MSE、RMSE、MAE、MAPE、SMAPE！！！
- 2020-11-20 23:00weixin_39793105的博客 (由Python大本营付费下载自视觉中国)作者 |Leandro Rabelo译者|李洁整理|Lemonbit出品|Python数据之道本文内容较长，较为详细的阐述了进行时间序列预测的步骤，有些内容可能暂时用不到或者看不懂，但不要紧，知道有...
- 2025-04-20 21:06机器学习之心的博客 时序预测 | Transformer-LSTM-SVM时间序列预测（Matlab完整源码和数据，适合基础小白研究）
- 2025-09-10 13:56MAPE用于衡量模型预测值与实际值之间的偏差程度，值越小表明预测的准确性越高。而R²则反映了模型对数据变化的解释能力，接近于1的R²值表示模型对数据的拟合效果很好。这两个指标在本系统中被用以评价BP神经网络...
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