如何正确使用MAPE评估模型的性能？

最新推荐文章于 2025-07-11 13:40:56 发布
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本文介绍了在使用MAPE评估模型性能时应注意的问题，包括避免数据中的0值和负数，以及如何在Python中计算MAPE。强调了正确使用MAPE的重要性以及其局限性。

如何正确使用MAPE评估模型的性能？

MAPE（Mean Absolute Percentage Error，平均绝对百分比误差）是用于评估预测模型质量的一种常见指标。它可以帮助我们了解模型预测结果与实际值之间的误差大小，以及模型的准确程度。

然而，在使用MAPE指标时，有些注意事项需要我们特别关注。下面，我们将结合Python代码，详细介绍如何正确使用MAPE指标来评估模型的性能。

首先，我们需要导入必要的库和数据集：

import pandas as pd
from sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error

# 导入数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
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