使用SMAPE指标的注意事项及Python代码实现

最新推荐文章于 2025-03-19 15:20:13 发布
最新推荐文章于 2025-03-19 15:20:13 发布
阅读量706 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python 开发语言
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/BitLordX/article/details/132199200
Python 专栏收录该内容
64 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
SMAPE是时间序列预测中常用的精度评估指标，适用于销售、库存等预测。文章介绍了SMAPE的计算公式，并提醒在使用时注意其取值范围、贡献度权重以及在大误差情况下的局限性，同时提供了Python代码实现。

使用SMAPE指标的注意事项及Python代码实现

SMAPE（Symmetric Mean Absolute Percentage Error）是一种对于时间序列数据预测精度评估指标，通常用在销售、库存、交通等预测领域中。本文将为您介绍SMAPE指标的计算方法以及在Python中的实现。

SMAPE的计算公式如下：
SMAPE=1n×∑t=1n∣At−Ft∣∣At∣+∣Ft∣×100% SMAPE = \dfrac{1}{n}\times \sum_{t=1}^n\dfrac{\mid{A_t-F_t}\mid}{\mid{A_t}\mid+\mid{F_t}\mid}\times100\% SMAPE=

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
使用SMAPE指标的注意事项与Python实现
laugh666的博客
09-07 1707
本文将介绍SMAPE指标的定义和计算方法，并提供使用Python进行计算的示例代码。综上所述，SMAPE指标是一种用于评估预测模型性能的常用指标。在使用SMAPE时，需要注意处理预测值和真实值为0的情况，并理解SMAPE的取值范围和比较方式。通过使用Python提供的示例代码，您可以方便地计算SMAPE指标并评估您的预测模型的准确性。SMAPE是对预测结果的百分比误差进行评估，因此对于不同数量级的数据，SMAPE可以直接进行比较。其中，y表示实际值，y’表示预测值，n表示样本数量，|x|表示x的绝对值。
python使用numpy包编写自定义函数计算SMAPE(对称平均绝对百分比误差)指标Symmetric mean absolute percentage error、SMAPE指标解读、指标使用的注
data+scenario+science+insight
02-10 1420
python使用numpy包编写自定义函数计算SMAPE(对称平均绝对百分比误差)指标Symmetric mean absolute percentage error (SMAPE)、SMAPE指标解读、SMAPE指标使用的注意事项
预测评价指标：MSE,RMSE,MAE，MAPE，SMAPE
qq_31244453的博客
03-11 3万+
目录 前言 MSE RMSE MAPE SMAPE Python程序 前言 分类问题的评价指标是准确率，回归算法的评价指标是MSE,RMSE，MAE.测试数据集中的点，距离模型的平均距离越小，该模型越精确。使用平均距离，而不是所有测试样本的距离和，因为受样本数量影响。 假设： MSE 均方误差(Mean Square Error) 范围[0,+∞],当预测值与真实值完全吻合时等于0，即完美模型；误差越大，该值越大，模型性能越差。 RMSE 均方根误差(Root Mean
smape:对称平均绝对百分比误差 (SMAPE)
07-09
地图 对称平均绝对百分比误差 (SMAPE)。 用法 smape（数据集） 计算数据集的对称平均绝对百分比误差。 此函数的范围是 (0, 200)。 例子 var smape = require ( 'smape' ) ; var dataset = [ { actual : 112.3 , predicted : 124.7 } , { actual : 108.4 , predicted : 103.7 } , { actual : 148.9 , predicted : 116.6 } , { actual : 117.4 , predicted : 78.5 } ] ; smape ( dataset ) // 19.735399185285672 执照 （麻省理工学院许可证） 版权所有 (c) 2014 尼克·普尔曼 特此授予任何人免费获
深度学习模型评价指标（RMSE、MSE、MAE、MAPE、SMAPE）
qq_41300595的博客
04-16 4792
MSE(均方误差Mean Square Error)
用python语言定义SMAPE
03-13
Python代码实现** ```python import numpy as np def smape(y_true, y_pred): """ 计算对称平均绝对百分比误差 (SMAPE) 参数: y_true -- 真实值数组 (array-like) y_pred -- 预测值数组 (array-like) ...
lightbgm metric "smape" usage
最新发布
10-30
所以，我的回答应该聚焦在LightGBM中使用SMAPE指标的方法。 关键点： - LightGBM是一个梯度提升框架，支持多种自定义指标。 - SMAPE不是LightGBM内置的指标，所以我需要解释如何自定义实现它。 步骤： 1. **理解...
SMAPE如何从sklearn库中调用
04-27
首先，我应该回忆一下sklearn中是否有现成的SMAPE指标。根据用户提供的引用[4]，里面提到sklearn的metrics模块有MSE、MAE、R2等，但MAPE和SMAPE需要自定义函数。引用中的代码示例展示了如何用numpy编写mape和smape...
评价指标RMSE、MSE、MAE、MAPE、SMAPE 、R-Squared——python+sklearn实现
qq_41870157的博客
03-06 1万+
MSE 均方误差（Mean Square Error） RMSE 均方根误差（Root Mean Square Error) 其实就是MSE加了个根号，这样数量级上比较直观，比如RMSE=10，可以认为回归效果相比真实值平均相差10 MAE 平均绝对误差（Mean Absolute Error) MAPE 平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error) ...
机器学习中的预测评价指标MSE、RMSE、MAE、MAPE、SMAPE
热门推荐
车手只需要车和手，压力来自轮胎
12-21 5万+
你一定要知道的预测评价指标MSE、RMSE、MAE、MAPE、SMAPE！！！
机器学习笔记 - Kaggle竞赛 基于SMAPE评估指标的TensorFlow决策森林预测帕金森病进展
学以致用 知行合一
05-27 994
比赛提供的AMP®-帕金森病进展预测数据集上的TensorFlow决策森林来训练基线随机森林模型。该模型必须预测MDS-UPDR评分，该评分衡量帕金森病患者的进展情况。这里首先将对数据进行一些预处理，使ML模型更容易从中学习。然后了解如何实现和使用本次比赛中使用的评估指标：SMAPE。决策森林是一个基于树的模型家族，包括随机森林和梯度提升树。在处理表格数据时，它们是比较好的起点，可以提供一个基线，以供下一步基于神经网络进行预测参考之用。
模型评估指标总结（预测指标、分类指标、回归指标）
m0_49866160的博客
03-18 4万+
关于模型指标评估总结，涉及预测指标（MAE/MSE/RMSE/等）、分类指标（PR曲线、ROC曲线和AUC曲线）和回归指标（MAE、MSE），还有深度学习中的一些概念如：KL散度、JS散度、常用损失函数，鲁棒性与泛化性
误差评估指标整理--MAE、RMSE、MASE、MAPE、SMAPE、OWA、RMSLE
hldsddy_s的博客
03-19 6024
其中，yt​是真实值；yt​​是预测值；n是样本数量。
SMAPE的理解
ningyanggege的博客
09-07 7093
 
机器学习之回归模型预测性能评估指标（RMSE、MSE、MAE、MAPE、SMAPE、R^2 Score、R^2 ）
有你真好的博客
07-15 2万+
机器学习就是通过大量的数据进行训练，然后得出输入数据的模型特征；再次输入相关的数据时，能得到一个预测的结果。这在现实生活中解决了大量的问题，如：股票预测、物体分类、房价预测等等，这些都依赖机器学习带给我们的便利。......
MSE、MAE、RMSE、MAPE、MARE、SMAPE、ACC、TOP k
weixin_44012667的博客
07-16 4095
在数据科学和机器学习中，评估模型的性能通常需要使用各种指标。这些指标可以帮助我们理解模型的预测能力和误差大小。
MATLAB知识点： SSE: 误差平方和、 MSE: 均方误差、RMSE: 均方根误差、MAE: 平均绝对误差、MAPE: 平均绝对百分比误差、SMAPE: 对称平均绝对百分比误差、R方: 决定系数
数学建模学习交流的博客
02-05 1万+
​讲解视频：可以在bilibili搜索《​。
预测评价指标RMSE、MSE、MAE、MAPE、SMAPE及其代码实现
weixin_46847902的博客
04-03 1930
评价指标总结
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值