Python 线性回归模型中MAPE的解释？

我用Python做了一个线性回归。我计算了MAPE如下，得到的值为0.052：

mean_absolute_percentage_error(y_test, pred_test)

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这是否意味着我的平均百分比误差为0.052%或5.2%？

在您的情况下，这意味着5.2%。您可以很容易地对此进行测试，例如，如果预测值为真值的80%，那么误差将为20%，您可以看到得到0.2：

from sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error
y_true = [3.3, 1.5, 2.1, 7.2]
y_pred = [0.8*i for i in y_true]

mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred)
Out[9]: 0.19999999999999996

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你用了什么代码来获取地图？scikit学习的是绝对百分比误差（y检验，pred检验）吗？如果是的话，你看过文档了吗。。上面说的都是谢谢你们！