在Python中按月逐步计算MAPE

在Python中，按月逐步计算MAPE（Mean Absolute Percentage Error）可以通过以下步骤实现：

1. 首先，导入所需的库，包括pandas和numpy：

import pandas as pd
import numpy as np

1. 接下来，准备用于计算MAPE的数据集。假设我们有一个包含日期和实际值的DataFrame对象df，其中日期列为"date"，实际值列为"actual"。确保日期列已正确解析为日期类型。
2. 将日期列设置为DataFrame的索引，并按月份进行重采样：

df.set_index('date', inplace=True)
df_monthly = df.resample('M').sum()

1. 计算每个月的预测值。假设预测值存储在一个名为"forecast"的列中：

df_monthly['forecast'] = ...  # 在这里填入预测值的计算方式

1. 接下来，计算MAPE。首先，计算每个月份的绝对百分比误差（Absolute Percentage Error）：

df_monthly['APE'] = np.abs((df_monthly['actual'] - df_monthly['forecast']) / df_monthly['actual']) * 100

1. 最后，计算整体的平均绝对百分比误差（MAPE）：

MAPE = df_monthly['APE'].mean()

以上就是在Python中按月逐步计算MAPE的步骤。根据具体的预测场景，可以使用不同的预测方法和相关的腾讯云产品。

注意：这里没有提及任何特定的云计算品牌商，如需了解腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，请参考腾讯云官方网站。