Python中的MAPE（平均绝对百分比误差）
什么是MAPE？
MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一种常用的用于衡量预测模型准确率的指标。它可以用来评估预测结果与实际结果之间的误差。MAPE的计算公式如下：
:
absolute_errors = np.abs((actual - predicted) / actual)
mape = np.mean(absolute_errors) * 100
return mape
actual_values = np.array([10, 15, 20, 25, 30])
predicted_values = np.array([11, 14, 22, 26, 28])
mape = calculate_mape(actual_values, predicted_values)
print("MAPE:", mape)
在这个例子中，我们假设有一组实际值和对应的预测值，分别存储在actual_values和predicted_values数组中。然后，我们调用calculate_mape函数来计算MAPE，并将结果打印出来。
MAPE的解释和应用
MAPE表示百分比误差的平均值，它可以帮助我们了解预测模型的准确率。较低的MAPE值表示模型的预测较准确，而较高的MAPE值则表示模型的预测误差较大。
MAPE广泛应用于各种领域，特别是在销售、股票预测、天气预报等需要对未来进行预测的场景中。通过计算MAPE，我们可以评估预测模型的性能，从而做出更好的决策。
下面是一个用于展示MAPE结果的饼状图：
pie
title MAPE结果
"准确" : 25
"一般" : 45
"不准确" : 30
通过这个饼状图，我们可以直观地看到模型的预测准确度的分布情况。在这个例子中，25%的预测结果准确，45%的预测结果一般，30%的预测结果不准确。
MAPE计算的流程
下面是一个使用mermaid语法表示的MAPE计算流程图：
flowchart TD
A[输入实际值和预测值] --> B[计算误差]
B --> C[计算绝对值]
C --> D[计算平均值]
D --> E[乘以100]
E --> F[输出MAPE结果]
在流程图中，我们首先输入实际值和预测值，然后计算它们之间的误差。接下来，我们计算误差的绝对值，并求取平均值。最后，将平均值乘以100并输出结果。
总结
在本文中，我们介绍了MAPE（平均绝对百分比误差）的概念和计算方法。我们使用Python中的numpy库展示了如何计算MAPE，并提供了一个简单的示例代码。我们还探讨了MAPE的解释和应用，并展示了一个用于展示MAPE结果的饼状图
