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使用MAPE指标的注意事项及Python实现
MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一种常用的评估指标，用于衡量预测结果与实际观测值之间的误差百分比。在进行预测模型评估时，使用MAPE指标可以帮助我们了解预测结果与真实值之间的相对误差程度。本文将介绍使用MAPE指标时需要注意的事项，并提供Python代码实现。
MAPE = (1/n) * Σ(|(Actual - Forecast)/Actual|) * 100 其中，n表示观测值的数量，Actual表示实际观测值，Forecast表示预测值。
- 避免除数为0：在计算MAPE时，需要确保Actual的值不为0，否则会导致除数为0的错误。如果实际观测值为0，可以考虑使用其他评估指标或者对数据进行预处理。
- 处理异常值：对于存在异常值的数据集，MAPE指标可能会产生较大的误差。因此，在使用MAPE指标进行模型评估时，需要先对异常值进行处理，可以选择删除异常值或者使用其他方法进行修正。
- 对比不同时间序列数据：当比较不同时间序列数
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