幾種MAPE的實現方式

這種方式是為了防止label裡面有nan值，但沒考慮是否為零值。這裡以pytorch進行舉例。

def

masked_mape
(preds, labels, null_val=np.nan)
:if np.isnan(null_val)
:        mask =
~torch.isnan(labels)
else
:        mask =
(labels!=null_val)
mask = mask.
float()
mask /=  torch.mean(
(mask)
)    mask = torch.where(torch.isnan(mask)
, torch.zeros_like(mask)
, mask)
loss = torch.
abs(
(preds-labels)
/labels)
loss = loss * mask
loss = torch.where(torch.isnan(loss)
, torch.zeros_like(loss)
, loss)
return torch.mean(loss)

def

mape_loss_func
(preds,labels)
:    mask=labels!=
0return np.fabs(
(labels[mask]
-preds[mask]
)/labels[mask]
).mean(
)

（下面的方法以label和**值都在0-1之間進行舉例）

def

mape_loss_func2
(preds,labels)
:return np.fabs(
(label-pred)
/np.clip(label,
0.1,1)
).mean(
)

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