tf.keras.losses.MeanAbsolutePercentageError

Вычисляет среднюю абсолютную процентную ошибку между y_true и y_pred.

Наследуется от: Loss

tf.keras.losses.MeanAbsolutePercentageError(
    reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO,
    name='mean_absolute_percentage_error'
)

Формула:

loss = 100 * abs((y_true - y_pred) / y_true)

Обратите внимание, что для предотвращения деления на ноль к знаменателю добавляется небольшое значение epsilon.

Использование в отдельном модуле:

y_true = [[2., 1.], [2., 3.]]
y_pred = [[1., 1.], [1., 0.]]
# Using 'auto'/'sum_over_batch_size' reduction type.
mape = tf.keras.losses.MeanAbsolutePercentageError()
mape(y_true, y_pred).numpy()
50.

# Calling with 'sample_weight'.
mape(y_true, y_pred, sample_weight=[0.7, 0.3]).numpy()
20.

# Using 'sum' reduction type.
mape = tf.keras.losses.MeanAbsolutePercentageError(
    reduction=tf.keras.losses.Reduction.SUM)
mape(y_true, y_pred).numpy()
100.

# Using 'none' reduction type.
mape = tf.keras.losses.MeanAbsolutePercentageError(
    reduction=tf.keras.losses.Reduction.NONE)
mape(y_true, y_pred).numpy()
array([25., 75.], dtype=float32)

Использование с API compile():

model.compile(optimizer='sgd',
              loss=tf.keras.losses.MeanAbsolutePercentageError())

Методы

from_config

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Инициализирует Loss из его конфигурации (выход get_config()).

get_config

Просмотреть исходный код

get_config()

Возвращает словарь конфигурации для экземпляра Loss.

__call__

Просмотреть исходный код

__call__(
    y_true, y_pred, sample_weight=None
)

Вызывает экземпляр Loss.