如何在python中找到对称的平均绝对误差？

def smape(actual, forecast):
    """
    计算对称的平均绝对误差（SMAPE）
    
    参数:
    actual (list or numpy array): 实际值
    forecast (list or numpy array): 预测值
    
    返回:
    float: SMAPE值
    """
    actual, forecast = np.array(actual), np.array(forecast)
    return 100 / len(actual) * np.sum(2 * np.abs(forecast - actual) / (np.abs(actual) + np.abs(forecast)))

# 示例数据
actual_values = [10, 20, 30, 40, 50]
forecast_values = [12, 18, 28, 42, 48]

# 计算SMAPE
smape_value = smape(actual_values, forecast_values)
print(f"SMAPE: {smape_value:.2f}%")

def smape(actual, forecast):
    actual, forecast = np.array(actual), np.array(forecast)
    epsilon = 1e-10  # 添加一个小的常数以避免除零错误
    return 100 / len(actual) * np.sum(2 * np.abs(forecast - actual) / (np.abs(actual) + np.abs(forecast) + epsilon))