几何平均相对绝对误差#
- geometric_mean_relative_absolute_error(y_true, y_pred, horizon_weight=None, multioutput='uniform_average', **kwargs)[源代码][源代码]#
几何平均相对绝对误差 (GMRAE)。
在相对误差指标中,首先通过将单个预测误差按比例(除以)同一索引位置上使用基准方法计算的误差来计算相对误差。如果基准方法的误差为零,则返回一个较大的值。
GMRAE 将几何平均绝对误差 (GMAE) 应用于产生的相对误差。
- 参数:
- y_truepd.Series, pd.DataFrame 或形状为 (fh,) 或 (fh, n_outputs) 的 np.array,其中 fh 是预测范围
地面实况(正确)目标值。
- y_predpd.Series, pd.DataFrame 或形状为 (fh,) 或 (fh, n_outputs) 的 np.array,其中 fh 是预测范围
预测值。
- y_pred_benchmarkpd.Series, pd.DataFrame 或 np.array,形状为 (fh,) 或 (fh, n_outputs),其中 fh 是预测范围,默认=None
来自基准方法的预测值。
- horizon_weight形状为 (fh,) 的类数组对象,默认=None
预测范围权重。
- 多输出{‘raw_values’, ‘uniform_average’} 或形状为 (n_outputs,) 的类数组,默认=’uniform_average’
定义如何聚合多元(多输出)数据的度量。如果是类数组,则使用这些值作为权重来平均误差。如果是’raw_values’,则在多输出输入的情况下返回所有误差的完整集合。如果是’uniform_average’,则所有输出的误差以均匀权重平均。
- 返回:
- 损失浮动
GMRAE 损失。如果 multioutput 是 ‘raw_values’,则分别返回每个输出的 GMRAE。如果 multioutput 是 ‘uniform_average’ 或一个权重 ndarray,则返回所有输出误差的加权平均 GMRAE。
参见
参考文献
Hyndman, R. J 和 Koehler, A. B. (2006). “另一种预测准确度度量的看法”, 《国际预测杂志》, 第22卷, 第4期.
示例
>>> from sktime.performance_metrics.forecasting import geometric_mean_relative_absolute_error >>> y_true = np.array([3, -0.5, 2, 7, 2]) >>> y_pred = np.array([2.5, 0.0, 2, 8, 1.25]) >>> y_pred_benchmark = y_pred*1.1 >>> geometric_mean_relative_absolute_error(y_true, y_pred, y_pred_benchmark=y_pred_benchmark) 0.0007839273064064755 >>> y_true = np.array([[0.5, 1], [-1, 1], [7, -6]]) >>> y_pred = np.array([[0, 2], [-1, 2], [8, -5]]) >>> y_pred_benchmark = y_pred*1.1 >>> geometric_mean_relative_absolute_error(y_true, y_pred, y_pred_benchmark=y_pred_benchmark) 0.5578632807409556 >>> geometric_mean_relative_absolute_error(y_true, y_pred, y_pred_benchmark=y_pred_benchmark, multioutput='raw_values') array([4.97801163e-06, 1.11572158e+00]) >>> geometric_mean_relative_absolute_error(y_true, y_pred, y_pred_benchmark=y_pred_benchmark, multioutput=[0.3, 0.7]) 0.7810066018326863