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tf.keras.losses.MAPE

TensorFlow 1 개 버전 GitHub의에서 소스보기

사이의 평균 절대 비율 오차 계산 y_truey_pred .

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

독립형 사용 :

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))

y_true 지상의 진리 값. 형상 = [batch_size, d0, .. dN] .
y_pred 예측 값. 형상 = [batch_size, d0, .. dN] .

평균 절대 오차 백분율 값. 형상 = [batch_size, d0, .. dN-1] .