Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.3

tf.keras.losses.MAPE

Просмотреть исходный код на GitHub

Вычисляет среднюю абсолютную процентную ошибку между y_true и y_pred.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.losses.mape, tf.keras.losses.mean_absolute_percentage_error, tf.keras.metrics.MAPE, tf.keras.metrics.mape, tf.keras.metrics.mean_absolute_percentage_error, tf.losses.MAPE, tf.losses.mape, tf.losses.mean_absolute_percentage_error, tf.metrics.MAPE, tf.metrics.mape, tf.metrics.mean_absolute_percentage_error

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.keras.losses.MAPE, tf.compat.v1.keras.losses.mape, tf.compat.v1.keras.losses.mean_absolute_percentage_error, tf.compat.v1.keras.metrics.MAPE, tf.compat.v1.keras.metrics.mape, tf.compat.v1.keras.metrics.mean_absolute_percentage_error

tf.keras.losses.MAPE(
    y_true, y_pred
)

loss = 100 * mean(abs((y_true - y_pred) / y_true), axis=-1)

Использование в автономном режиме:

y_true = np.random.random(size=(2, 3))
y_true = np.maximum(y_true, 1e-7)  # Prevent division by zero
y_pred = np.random.random(size=(2, 3))
loss = tf.keras.losses.mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred)
assert loss.shape == (2,)
assert np.array_equal(
    loss.numpy(),
    100. * np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true), axis=-1))
Аргументы
y_true Значения целевой переменной. форма = [batch_size, d0, .. dN].
y_pred Предсказанные значения. форма = [batch_size, d0, .. dN].
Возвращает
Значения средней абсолютной процентной ошибки. форма = [batch_size, d0, .. dN-1].

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/keras/losses/MAPE

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API