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预测准确度评估

在供应链管理中，需求预测的准确性直接关系到库存管理、生产计划、物流安排等多个关键环节。预测准确度评估是确保预测模型有效性的关键步骤，通过评估可以发现模型的不足之处并进行改进。本节将详细介绍预测准确度评估的原理和方法，特别是如何利用人工智能技术进行高效准确的评估。

评估指标

1.平均绝对误差（MAE）

平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）是预测值和实际值之间绝对误差的平均值。MAE的计算公式如下：

MAE

其中，yt是实际值，yt是预测值，n

代码示例

#导入必要的库

importnumpyasnp

#实际值和预测值

actual_values=np.array([100,150,200,250,300])

predicted_values=np.array([110,140,210,240,290])

#计算MAE

mae=np.mean(np.abs(actual_values-predicted_values))

#输出结果

print(fMeanAbsoluteError(MAE):{mae})

2.均方误差（MSE）

均方误差（MeanSquaredError,MSE）是预测值和实际值之间误差平方的平均值。MSE的计算公式如下：

MSE

代码示例

#导入必要的库

importnumpyasnp

#实际值和预测值

actual_values=np.array([100,150,200,250,300])

predicted_values=np.array([110,140,210,240,290])

#计算MSE

mse=np.mean((actual_values-predicted_values)**2)

#输出结果

print(fMeanSquaredError(MSE):{mse})

3.均方根误差（RMSE）

均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）是MSE的平方根，用于衡量预测值和实际值之间的差异。RMSE的计算公式如下：

RMSE

代码示例

#导入必要的库

importnumpyasnp

#实际值和预测值

actual_values=np.array([100,150,200,250,300])

predicted_values=np.array([110,140,210,240,290])

#计算RMSE

rmse=np.sqrt(np.mean((actual_values-predicted_values)**2))

#输出结果

print(fRootMeanSquaredError(RMSE):{rmse})

4.平均绝对百分比误差（MAPE）

平均绝对百分比误差（MeanAbsolutePercentageError,MAPE）是预测值和实际值之间绝对百分比误差的平均值。MAPE的计算公式如下：

MAPE

代码示例

#导入必要的库

importnumpyasnp

#实际值和预测值

actual_values=np.array([100,150,200,250,300])

predicted_values=np.array([110,140,210,240,290])

#计算MAPE

mape=np.mean(np.abs((actual_values-predicted_values)/actual_values))*100

#输出结果

print(fMeanAbsolutePercentageError(MAPE):{mape}%)

5.对称平均绝对百分比误差（sMAPE）

对称平均绝对百分比误差（SymmetricMeanAbsolutePercentageError,sMAPE）是MAPE的一种改进版本，用于处理实际值和预测值接近零时的问题。sMAPE的计算公式如下：

sMAPE

代码示例

#导入必要的库

importnumpyasnp

#实际值和预测值

actual_values=np.array([100,150,200,250,300])

predicted_values=np.array([110,140,210,240,290])