Я имею дело с данными временного ряда, которые мне нужно смоделировать.Чтобы избавиться от нестационарности (тренд и сезонность), я применяю разностное преобразование с интервалом 1. Разностного преобразования было достаточно, чтобы превратить данные временного ряда в стационарные.
Из-за эффектаразличие, столбец выходной переменной имеет отрицательные значения.
Я моделирую свои данные и хочу рассчитать MAPE.Я использую следующий код:
def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred):
y_true, y_pred = np.array(y_true), np.array(y_pred)
return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100
Однако значение MAPE превышает 100%.Я прочитал все посты, связанные с подводными камнями MAPE, но даже если я использовал sMAPE или около того, я все еще страдаю от той же проблемы, и мне нужен процентный показатель для моих результатов.