Moirai:Salesforce的时间序列预测基础模型
这里使用了平均绝对百分比误差(MAPE)作为比较指标。Moirai在整个预测期内的MAPE最高。它在一个月中的表现略优于TiDE,但从未能超过Chronos。然后我又在几个私有数据集上进行了类似的实验,结果与上图呈现的一致。这种一致性在分析基础模型时很重要,因为训练数据集并未公开,而任何公共领域的数据集都可能被用于...
基于机器学习方法的增材制造TC4钛合金疲劳寿命预测建模
比较人工神经网络(ANN)、随机森林回归(RFR)和支持向量回归(SVR)三种模型,其中人工神经网络模型预测精度最高,预测结果的R2=0.848和平均绝对百分比误差MAPE=2.980%。图2是优化后的三种机器学习模型预测疲劳寿命效果对比。图2三种机器学习模型预测疲劳寿命效果对比图3所有拟合的ML模型计算疲劳寿命的结果及其与试...
5种数值评分标准总结 - 为预测模型找到正确的度量标准
我们选择具有最低平均绝对误差的预测模型,因为该指标对异常值具有鲁棒性。平均绝对百分比误差,MAPE不同产品的销售预测模型是否同样准确?在炎热的夏天,苏打水和冰淇淋的供应应该是有保证的!我们想检查预测这两种产品销售的两种预测模型是否同样准确。这两种模型预测的是同一单位的商品销量,但规模不同,因为苏打水的销...
策略产品经理干货系列之推荐系统离线评估方法与指标介绍
所以为了解决这个问题,提出了鲁棒性更强的平均绝对百分比误差MAPE(MeanAbsolutePercentMape)。MAPE的定义公式如下所示:相比较RMSE,MAPE把每个点的误差做了归一化处理,降低了个别的离群点带来的绝对误差影响。4.对数损失函数LogLoss对数损失函数LogLoss也经常在二分类问题用于离线评估使用的指数,LogLoss定义...
选择正确的错误度量标准:MAPE与sMAPE的优缺点
MAPE平均绝对百分比误差(MeanAbsolutePercentageError)平均绝对百分比误差是用于评估预测性能的最受欢迎的指标之一。由以下公式给出。其中At代表实际值,而Ft是预测值。在这种情况下,如果我们正在做一般回归问题(预测一个人的体重或房屋价格),我们可以将t解释为观察值,或者将其解释为时间序列分析中的时间指数。
百分点数据科学实验室:基于数据驱动的销量预测模型建构
技术指标用来评估模型在验证集或实际生产中的预测准确率(www.e993.com)2024年7月10日。最常用的技术指标是平均绝对百分比误差(MAPE),其定义如下:MAPE的优点是作为一个百分比误差,非常易于业务人员理解。但MAPE有两个显著问题,导致在实际应用中会得到不直观的结果:(1)MAPE是非对称的:当预测值大于实际值时,MAPE是没有上限的,而当预测值小于实际...
Scikit-learn 更新至0.24版,这10个新特性你需要了解
7.平均绝对百分比误差(MAPE)mean_absolute_percentage_error函数现已被添加为回归问题评分指标。和R-squared一样,MAPE在不同的回归问题中提供了一些比较值。你可以使用np.mean(np.abs((y_test—preds)/y_test))手动计算MAPE,但总体来说,这个函数还是非常有用的。
百分点数据科学实验室:基于数据驱动的销量预测模型建构
技术指标用来评估模型在验证集或实际生产中的预测准确率。最常用的技术指标是平均绝对百分比误差(MAPE),其定义如下:MAPE的优点是作为一个百分比误差,非常易于业务人员理解。但MAPE有两个显著问题,导致在实际应用中会得到不直观的结果:(1)MAPE是非对称的:当预测值大于实际值时,MAPE是没有上限的,而当预测值小于实际...
时序分析与预测完全指南
指数平滑使用与移动平均相似的逻辑,但这次,对每个观测值分配了不同的递减权重。换言之,离现在的时间距离越远,观察结果的重要性就越低。在数学上,指数平滑表示为:指数平滑表达式这里,alpha是一个平滑因子,它的值介于0和1之间。它决定了之前观测值的权重下降的速度。