xgboost中的mape eval度量
xgboost是一种优秀的机器学习算法，它是一种梯度提升树（Gradient Boosting Tree）的实现。在xgboost中，mape eval度量是一种用于评估模型性能的指标，它代表了平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error）。
mape eval度量可以用于回归问题，它衡量了模型预测值与真实值之间的相对误差。具体计算方法是将每个样本的预测值与真实值之间的绝对百分比误差相加，然后取平均值作为最终的评估结果。mape eval度量越小，表示模型的预测精度越高。
xgboost中的mape eval度量在实际应用中具有以下优势：
- 相对误差的度量方式更直观，可以更好地反映模型的预测准确度。
- 适用于各种规模的数据集和不同类型的特征。
- 在处理异常值时具有较好的鲁棒性。
应用场景： mape eval度量可以应用于各种回归问题，例如销售预测、股票价格预测、房价预测等。通过使用mape eval度量，可以评估模型在这些问题上的预测准确度，并进行模型的选择和调优。
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请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求进行评估和决策。
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高RMSE和MAE及低MAPE
machine-learning、python、scikit-learn、dataset、regression
我在同一个数据集上使用了一些回归模型，并为它们获得了如下所示的错误度量，
📷
模型A的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均低于模型A中R2分数较高的模型A，这意味着模型A比模型B提供了更好的预测，但当考虑到模型A的平均绝对百分比误差( MAPE )时，如果有人能解释它的原因，我会非常感激。提前谢谢。
浏览 0提问于2018-08-20得票数 5
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评价线性回归(在microsoft机器学习中)
r、machine-learning、statistics、azure-machine-learning-studio
我玩线性回归在蓝色机器学习和评价一个模型。
我仍然有点不确定评估的各种指标意味着什么和显示什么，所以如果我不正确的话，我会感激一些纠正。
平均绝对误差:残差(误差)的均值。
均方误差:残差的标准差。有了这个，我可以看到我的绝对误差离平均值/中位数有多远。
相对绝对误差：一个百分比值，显示相对误差和绝对误差之间的百分比差异。值越低越好，说明差异越小。
相对平方误差:相对于绝对值平方的平方。不知道这会给我带来什么相对绝对误差。
确定系数：表示输入之间的相关性。+1或-1表示完全相关，0表示无相关性。
直方图显示的是各种错误程度桶的频率。这显示出许多小错误。随着频率的降低，误
浏览 3提问于2017-04-07得票数 0
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对回归模型而言，总误差是否意味着一个足够的性能指标？
machine-learning、statistics、regression、metrics
我正在研究一个回归模型，为了评估模型的性能，我的老板认为我们应该使用这个指标：
总绝对误差均值=均值(Y_predicted)/均值(Y_true)- 1
其中，均值(Y_predicted)是所有预测的平均值，平均值(Y_true)是所有真值的平均值。
我以前从未见过这一指标被用于机器学习，我说服他将平均绝对百分比误差作为一种替代方法，然而即使我的模型在MAPE方面表现得更好，但当我们看总绝对误差平均值时，有些地方表现不佳。
我的直觉是，这个指标显示出真正的准确性是错误的，但我似乎无法理解其中的原因。
总绝对误差是否意味着一个有效的性能指标？如果没有，那为什么？如果是的话，为什么回归模型的精
浏览 0提问于2019-03-30得票数 2
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回归模型状态模型python
python、statistics、linear-regression、statsmodels
这更像是一个统计问题，因为代码运行良好，但我正在学习python中的回归建模。下面有一些关于statsmodel的代码来创建一个简单的线性回归模型：
import statsmodels.api as sm
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
ng = pd.read_csv('C:/Users/ben/ngDataBaseline.csv', thousands=',', index_col='Date', parse_dates=Tr
浏览 0提问于2018-09-28得票数 3
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LightGBM警告："Met abs(label) < 1“
python、lightgbm
我正在使用MAPE (平均绝对百分比误差)目标和eva_metric进行回归。 下面的警告是什么意思？ [LightGBM] [Warning] Met 'abs(label) < 1', will convert them to '1' in MAPE objective and metric
浏览 34提问于2020-11-30得票数 0
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比较经典时间序列预测方法(ARIMA/Prophet)与ML方法的最佳通用度量？
time-series、predictive-modeling、xgboost、model-evaluations、arima
我是时间序列预测的新手，我希望将ARIMA/Prophet模型与基于历史股票市场数据和社交媒体情绪评分的XGBoost模型进行比较，预测未来的股票市场价值。
我更熟悉机器学习，所以通常会使用像R^2这样的评估指标来评估这类问题的模型性能。
是否有像ARIMA/Prophet这样的预测方法来评估它们的准确性，这样我就可以和XGBoost的预测精度做类似的比较了吗？
浏览 0提问于2020-07-15得票数 3
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目标函数与评价指标的匹配
xgboost、loss-function、model-evaluations、mse
模型拟合的目标函数和模型验证的评价指标是否需要在整个超参数搜索过程中保持一致？
例如，一个XGBoost模型是否可以以均方误差作为目标函数(将“目标”参数设置为reg: squared :回归和平方损失)，而交叉验证过程是基于显著不同的度量来评估的，例如伽马偏差(伽马回归的剩余偏差)？或者评价指标应该尽可能地与目标函数相匹配，因此需要选择均方误差作为评价指标。
浏览 0提问于2020-09-25得票数 3
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随机森林回归MAPE除以MinMax标度后的零误差
python、machine-learning、scikit-learn、regression、random-forest
为了提高随机森林回归模型的准确性，我将scikit学习标准特征定标器改为MinMax定标器。在标准标量期间，我没有得到错误。精度提高了，但计算MAPE的时候我得到的误差低于。
Mean Absolute Error: 0.03
Accuracy: -inf %.
__main__:5: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
守则是：
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
sc_X = MinMaxScaler()
X_train = sc_X.fit_tran
浏览 1提问于2018-11-03得票数 2
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如果数据集中的一些实际值为0，如何计算MAPE？
statistics、data-science、forecasting、usage-statistics、predictive
我是数据科学的新手，正在尝试理解预测与实际之间的差异评估。
假设我有实际数据：
27.580
25.950
0.000 (Sum = 53.53)
我使用XGboost的预测值是：
29.9
25.4
15.0 (Sum = 70.3)
根据总和进行评估是不是更好？示例:将所有实际值减去所有预测值？差值= 70.3 - 53.53？
还是基于MSE、MAE、RMSE、MAPE等预测误差技术来评估差异更好？
既然我读到MAPE是最被广泛接受的，那么在我上面的实际情况中可以看到0是分母的情况下，它如何实现呢？
有没有更好的方法来评估与实际的偏差，或者这些是唯一合法的方法？
浏览 890提问于2019-10-26得票数 1
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如何区分机器学习模型的学习者类型
machine-learning、azure-machine-learning-studio
这是我第一次使用蓝色机器学习..。
当我使用相同的训练数据和测试数据训练了两个模型时，当涉及到评估模型时，它会出现误差。
所有的模型都必须有相同的学习者类型。
你知道什么是“学习者类型”的机器学习模式，以及如何告诉学习者类型的模式？
下面是我在蓝色机器学习方面的基本实践的截图：
浏览 3提问于2016-04-21得票数 0
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报告机器学习模型的RMSE或MAPE估计值的良好实践是什么？
machine-learning、data-mining、regression、error-handling
我建立了一个回归模型来估计价格，给出了一些属性。价格以百万美元表示，平均440万美元。我需要提供模型的RMSE和MAPE的估计值。我的模型的平均RMSE和MAPE似乎过高，分别为340万美元和515 %。但是，从RMSE和MAPE分布与价格的关系来看，我可以看到有一些，很低的价格，很难预测，造成了很高的平均误差估计。下面的散点图显示x轴上的价格和y轴上的MAPE。
📷
如果剔除这9个“异常值”，RMSE和MAPE将下降到更合理的值，分别为95万美元和26.7%。我的问题是：
在培训前，我是否应该消除那些“离群点”(即很低的价格)？
还是我应该训练模型来预测所有数据，然后将异常值排除在最终的RM
浏览 0提问于2019-06-12得票数 0
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用于对二元逻辑回归进行分类的度量
machine-learning、logistic-regression
我还是机器学习方面的新手。我的问题如下：
我使用两个二元logistic回归模型进行比较。除了LogLoss和精确度之外，我还想使用度量:精确/召回/ F1-mesure。
我使用了下列公式：
print (classification_report(y_test, y_pred.round()))
我的问题是:对于树的度量值，应该使用哪一个。它是加权平均值还是真值的参数(图中的数字1)？
📷
浏览 0提问于2020-01-29得票数 2
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有多少种方法来检查模型是否过模？
machine-learning、regression、overfitting
我正在对一个回归分类问题运行xgboost，在这个问题上，该模型预测一个基因从0到1引起疾病的可能性有多大。
我试着避免在我所能想到的所有方法中过度拟合，嵌套交叉验证的平均输出是r2 0.88，我不确定我是否可以相信它，或者是否有其他方法可以看到这是否过度合适。仅对非嵌套的培训和测试的输出r2是:培训r2: 0.971测试r2: 0.868。
迄今为止，我：
删除相关性>0.9的特征，删除丢失数据>50%的特征(这很难增强，许多遗传特征只是缺少生物学研究的许多基因的缺失数据)。
由于xgboost接受丢失的数据，因此不需要进行估算以避免估算偏差。
scikit中的MinMaxSca
浏览 0提问于2020-07-07得票数 3
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可能答案中的目标变量预测
machine-learning、prediction
我有一个数据集，我想应用机器学习算法进行多类分类。我的目标变量的一个示例(以字符串格式表示，稍后将是OneHotEncode-d)：
| target |
+-------------------+
| (Mike, Michael) |
| (Anne, Annabelle) |
| (Joe, Joseph) |
| (Mark, ) |
| (Aaron, ) |
+-------------------+
我希望有一个模型，例如，预测Joseph，但不认为它是错误的，因为它是两个可能的答案之一。
这是多类问题还是多标
浏览 0提问于2020-10-02得票数 1
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XGBoost的多类别分类是如何工作的？
python、r、machine-learning、xgboost
我正在尝试理解XGBoost中的多类分类是如何工作的。我已经读过陈和格斯特林的论文(2016，https://arxiv.org/abs/1603.02754)，但我仍然不清楚细节： 假设我想为一个3类分类任务生成一个概率分类器。如果我理解正确的话，XGBoost将回归树拟合为“弱学习者”或boosting模型的组成部分。因此，如果将一个新的预测向量传递给XGB模型，回归树将产生一个实际值，即“预测”，其(加权)组合是增强模型预测。 从this question和论文中的文档中，我推测softmax激活函数被应用于增强的模型预测(实值？)，并且在将softmax应用于模型输出之后，通过优化交
浏览 18提问于2020-01-16得票数 1
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5种不同模式的低训练(~64%)和测试准确度(~14%)
python、machine-learning、ensemble-learning、boosting
我很难找到一个适用于我的数据集的学习算法。
我正在处理一个典型的回归者问题。我所关注的数据集中有6个特性。我的数据集中大约有800个数据点。这些特征和预测值具有很高的非线性相关性，因此这些特征不是无用的(据我所知)。预测值有双峰分布，所以我很快就忽略了线性模型。
因此，我尝试了5个不同的模型:随机森林，额外的树木，AdaBoost，梯度增强和xgb回归。训练数据集返回准确性，测试数据返回11%-14%.这两个数字都吓到我了哈哈。我尝试调优随机森林的参数，但似乎没有什么特别的改变。
函数来调整参数。
def hyperparatuning(model, train_features, train
浏览 0提问于2019-07-15得票数 0
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ML上下文中的_error_总是预测和目标的不同吗？
machine-learning、machine-learning-model、terminology、definitions
简单的定义问题:在机器学习的背景下，模型的误差总是预测f(x) = \hat{y}和目标y的不同吗？还是还有其他错误的定义？
我查看了其他有关这方面的帖子，但还不够清楚。请看我在这篇文章中对答案的评论：
错误、风险和损失有什么区别？
浏览 0提问于2019-07-28得票数 1
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在回归模型评价中，考虑了为什么SKLEARN中的负(MSE或MAS)评分参数类似于- neg_mean_absolute_error。
python、machine-learning、scikit-learn、regression、scoring
我是机器学习的新手，在学习过程中遇到了“评分参数”。对于回归模型的评价，我们考虑了均方误差、平均绝对误差等的负面因素。
当我想知道原因时，我查阅了SKLearn文档，其中说：“所有scorer对象都遵循这样的约定:返回值越高，返回值越低。因此，度量模型与数据之间的距离的度量，如metrics.mean_squared_error，可以作为返回度量的负值的neg_mean_squared_error。”
这个解释没有完全回答我的原因，我很困惑。那么，为什么负面效应会更多，因为从逻辑上讲，无论是-ve还是+ve，如果预测的差异更大，那么我们的模型也会同样糟糕。那么，为什么评分参数集中在负差异上呢？
浏览 10提问于2020-06-01得票数 3
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使用机器学习预测产品交货期时出现的问题
python-3.x、machine-learning、prediction
我目前正在使用机器学习模型(用Python3编写)来预测产品的交付日期，但由于我们业务的性质，当实际交付日期晚于预计交付日期时，客户总是会抱怨。因此，我尝试强制预测日期总是晚于实际交付日期，但仍然尽可能接近实际日期。有没有人能建议我怎么做，或者我可以搜索的任何特定的算法/方法？提前谢谢你！
浏览 3提问于2020-03-26得票数 0
1回答
原因变量或变换因变量预测性能度量的评价
python、logging、machine-learning、transformation、metrics
我正在建立一个机器学习模型来预测scikit-learn的未来价格。因变量价格不是正态分布的，因此，我将只使用price对因变量np.log(price)执行日志转换。在此之后，我将把完整的数据集分成训练集和测试组.因此，y_train和y_test现在都是经过日志转换的价格。经过机器学习模型拟合后，对拟合模型进行预测性能指标的计算，如MAPE误差。
在对price方法和y_test集使用np.exp()计算MAPE之前，是否应该将数据( model.predict )转换回原来的规模？
或者，首先将数据分解为训练和测试，只对训练集y_train进行日志变换，然后对model.pred
浏览 1提问于2018-06-27得票数 2
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