mape，mapel

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摘要： 今天给各位分享mape的知识，其中也会对mapel进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！本文目录：1、判定系数/MAPE/RMSE/MAE...

今天给各位分享mape的知识，其中也会对mapel进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录：

1、判定系数/MAPE/RMSE/MAE
2、MSE+MAE+RMSE+MAPE
3、mape和smape,基于mae的回归评价指标
4、如何量化时间序列的相似性

判定系数/MAPE/RMSE/MAE

1、在评估模型质量和预测值准确程度时mape，判定系数（R2）、MAPE（平均绝对百分比误差）、RMSE（均方根误差）和MAE（平均绝对误差）是常用的指标。这些指标各有特点mape，适用于不同的应用场景和数据集。判定系数（R2）定义与用途：判定系数R2主要用来衡量模型的拟合程度，即模型对数据的解释能力。

2、判定系数、MAPE、RMSE和MAE是用于评估模型性能的关键指标，它们各自有不同的侧重点和应用场景：判定系数：定义：衡量模型拟合度的指标，数值越高，说明模型与实际数据的拟合越紧密。应用场景：常用于初步判断模型的拟合质量。解读：R2大于0.8通常被认为模型表现良好。

3、判定系数主要用于衡量模型的整体适应度，MAPE、RMSE和MAE则用于评估预测误差的大小和性质。以下是针对这四个指标的详细解释：判定系数：作用：衡量模型对数据的整体拟合程度。R2值越接近1，说明模型的拟合效果越好。特点：关注模型的整体表现，而非单个预测点的误差。

4、在评估模型的性能时，我们常遇到几个关键指标：判定系数（R2）和预测误差测量指标（MAE、RMSE和MAPE）。R2，作为模型拟合度的度量，主要关注模型的描述能力，其数值越高，说明模型与实际数据的拟合越紧密。然而，选择哪种指标取决于具体需求，没有固定的优劣标准。

MSE+MAE+RMSE+MAPE

1、MAE：是预测值与真实值mape的绝对误差的平均值。对异常值不敏感mape，但能够反映预测误差的平均水平。MSE：是预测值与真实值的绝对平方误差的平均值。对异常值较敏感，因为平方会放大误差。RMSE：是MSE的平方根，具有与原始数据相同的量纲。便于理解和比较，常用于衡量预测值的离散程度。

2、回归预测模型的评估指标主要有以下几种： MAE，即平均绝对误差，是预测值与真实值的绝对误差平均值。公式为： MedianAE，即绝对误差中位数，是预测值与真实值的绝对误差的中位数。对目标变量异常值有较好健壮性。 MSE，即均方误差，是预测值与真实值的绝对平方误差平均值。

3、回归模型的核心评价指标用于量化预测值与真实值的差异，主要包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和R平方（R），此外还有可解释方差、平均绝对百分误差（MAPE）、AIC准则和BIC准则等辅助指标。

4、在机器学习和统计学中，MSE（均方误差）、MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均绝对百分比误差）是常用的评估模型预测性能的指标。以下是这些指标的详细介绍： MSE（均方误差）定义：MSE函数一般用来检测模型的预测值和真实值之间的偏差。MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。

5、MSE作为衡量模型预测误差的指标，MSE值越接近于0，说明模型拟合越好。MSE计算公式为误差平方和的平均值。RMSE是MSE的算术平方根，回归模型中最常用的评价指标，RMSE值越接近于0，模型拟合效果越好。MAE使用平均绝对误差来评价模型预测值与真实值的偏离程度，MAE值越接近于0，说明模型预测准确率越高。

mape和smape,基于mae的回归评价指标

MAPE和SMAPE都是基于MAE的回归评价指标，它们通过百分比化的方式提供了便于比较的基准。MAPE虽然简单直观，但在真实值较小时存在计算结果过大的问题；而SMAPE则通过对称化处理解决了这一问题，提供了更为稳健的评价结果。在实际应用中，我们可以根据具体需求选择合适的评价指标来评估模型的预测效果。

回归评价中，Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 是一个重要的评估指标。它的范围是[0， +∞)，当MAPE为0%时，模型的表现被视作完美，而大于100%则表示模型的预测质量较差。MAPE的基本概念是将平均绝对误差(MAE)除以实际值的平均值，增加了可比性。

结论与扩展对于回归问题的性能评估，MAPE和sMAPE是两个可选方案，但并非唯一。还有其他指标如MASE（平均季节性调整误差）、MDA（平均方向精度）以及准确率的对数（实际值与预测值的比例）可供考虑。每种指标都有其适用的场景，选择时需根据具体项目需求进行细致分析。

在选择预测模型的性能度量标准时，需要理解各种指标的优缺点。流行的选择有MSE、RMSE、MAE、MAPE和sMAPE等。本文将介绍MAPE（平均绝对百分比误差）和sMAPE（对称平均绝对百分比误差），并比较它们的特性。MAPE指标通过比较预测值与实际值之间的绝对差异，并以百分比表示，来评估预测性能。

机器学习分类任务中的评价指标多样，主要包括Accuracy、AUC、FMAPE和SMAPE。这些指标各有侧重，有助于评估模型的性能。Accuracy，即准确率，是分类正确的样本数占总样本数的比例，反映模型预测的整体正确性。错误率则是错误分类的样本数占比。

时间序列领域部分模型及测试集确实存在诸多问题，包括模型表现不佳、数据集不合理、评估设置不公平等，具体如下：Autoformer模型及数据集问题模型表现：Autoformer在不同预测期的MAE和MSE指标上，与简单预测相比不占优势。数据集问题：其使用的数据集存在数据缺失问题，可能排除了银行假日等非交易日。

如何量化时间序列的相似性

量化时间序列相似性的常用方法包括欧氏距离、平均绝对百分比误差（MAPE）、皮尔逊相关系数、动态时间规整（DTW）及其变种，以及基于压缩的异质性（CBD）等，需根据具体场景选择合适方法。

动态时间规整（DTW）：能够在时间轴上拉伸或压缩两个序列，通过动态规划来找到两个序列之间的最佳匹配路径，量化它们之间的相似度。这种方法既适用于时域分析，也能够在一定程度上反映频域上的相似性。

共振加权法核心步骤（1）衡量模型间预测序列的相似性定义预测期内距离平方：计算两模型预测序列 ( Y_i ) 和 ( Y_j ) 在预测期 ( t=1，2，...，n ) 内的距离平方和：[D^2_{i，j} = sum_{t=1}^n (y_{it} - y_{jt})^2]该值越小，表明两模型预测结果越接近。

互相关是一种用于量化两个时间序列信号之间相似度的数学工具，其计算基于对一个信号施加时间延迟。通过互相关分析，可以确定一个信号是否在时间上“前导”或“滞后”于另一个信号，并量化它们在时间轴上的对齐程度。

自相关函数（Autocorrelation Function，ACF）用于量化时间序列与其自身在不同时间间隔上的相关性。ACF值介于-1和1之间，其中：ACF值为1表示完全正相关，即时间序列在某一时刻的值与相隔d个时间单位后的值完全相同。ACF值为-1表示完全负相关，即时间序列在某一时刻的值与相隔d个时间单位后的值完全相反。