파이썬에서의 MAPE 계산

Question

예측값과 참값의 Mean Absolute percentage error (MAPE)를 계산하고 싶습니다. 나는 here에서 해결책을 찾았지만 이것은 내가 스파이더를 사용하고있는 라인 mask = a <> 0

def mape_vectorized_v2(a, b): 
    mask = a <> 0 
    return (np.fabs(a - b)/a)[mask].mean() 

    def mape_vectorized_v2(a, b): 
     File "<ipython-input-5-afa5c1162e83>", line 1 
     def mape_vectorized_v2(a, b): 
            ^
    SyntaxError: unexpected EOF while parsing 

에 잘못된 구문 오류를 제공하고 보여줍니다. 내 예측 값은 타입 np.array이며 진정한 가치는

type(predicted) 
Out[7]: numpy.ndarray 
type(y_test) 
Out[8]: pandas.core.frame.DataFrame 

어떻게 내가이 오류를 지우고 MAPE 계산을 진행 할 dataframe입니까?

편집 : 파이썬에서

predicted.head() 
Out[22]: 
    Total_kWh 
0 7.163627 
1 6.584960 
2 6.638057 
3 7.785487 
4 6.994427 

y_test.head() 
Out[23]: 
    Total_kWh 
79   7.2 
148  6.7 
143  6.7 
189  7.2 
17   6.4 

np.abs(y_test[['Total_kWh']] - predicted[['Total_kWh']]).head() 
Out[24]: 
    Total_kWh 
0  NaN 
1  NaN 
2  NaN 
3  NaN 
4 0.094427 

Answer 1

같지 필요 !=하지 <>으로 비교합니다.

그래서 필요

def mape_vectorized_v2(a, b): 
    mask = a != 0 
    return (np.fabs(a - b)/a)[mask].mean() 

또 다른 해결책 stats.stackexchange에서!

당신이 필요로하는

def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred): 
    y_true, y_pred = np.array(y_true), np.array(y_pred) 
    return np.mean(np.abs((y_true - y_pred)/y_true)) * 100