如何在MATLAB中计算MAPE和DS
如何在MATLAB中计算MAPE和DS
提问于 2016-10-10 15:58:59
我正在使用fitrsvm作为默认、交叉验证和KFold验证。
%%In sample validation.
rng default ;
mdl = fitrsvm(X,Y, 'Standardize',true);
loss = resubLoss(mdl)
%% out of sample validation with 80% traning and 20% validation
CVmdl = crossval(mdl,'Holdout',0.2);
CVloss = kfoldLoss(CVmdl)
%% 10Fold Cross Validation Model
KFmdl = crossval(mdl);
KFloss = kfoldLoss(KFmdl)我需要计算这些模型的MAPE和方向对称性(DS)。在Matlab中是否有内置函数(如loss或KfoldLoss)？还是我需要将这些实现为一个函数？
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2016-10-12 02:49:03
在这里，我实现了方向对称(DS)和平均绝对百分比误差(MAPE)作为函数。
function mape( Y, Ypredict, indxtest)
smape = 0;
if isempty(indxtest)
for i = 1 :length(Y)
smape = smape + (abs((Ypredict(i) - Y(i))) / Y(i));
end
else
j = find(indxtest);
for i = 1 :length(j)
smape = smape + (abs((Ypredict(i) - Y(j(i)))) / Y((j(i))));
end
end
mape = smape * 100/length(Y)
end
-------------------------------------------------------
function ds( Y, Ypredict, indxtest)
sds = 0;
if isempty(indxtest)
for i = 2 :length(Y)
if (((Y(i)-Y(i-1))*(Ypredict(i)-Ypredict(i-1))) > 0)
sds = sds + 1;
end
end
else
j = find(indxtest);
for i = 2 :length(j)
if (((Y(j(i))-Y(j(i-1)))*(Ypredict((i))-Ypredict(i-1))) > 0)
sds = sds + 1;
end
end
end
ds = sds * 100/length(j)
end虽然这对我来说很好，但是如果有人能帮我改进它，要么尽量减少线路数量，要么提高效率，我会很感激。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/39962191
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
