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预测误差分析与修正
在供应链优化的需求预测中，预测误差分析和修正是一项至关重要的任务。预测模型的准确性直接影响到供应链的效率和成本。本节将详细介绍如何进行预测误差分析，并结合人工智能技术提供有效的误差修正方法。
预测误差的定义与类型
预测误差是指预测值与实际值之间的差异。根据误差的性质，可以将其分为以下几种类型：
绝对误差（AbsoluteError,AE）：预测值与实际值之间的绝对差异。
$$
=|-y|
$$
其中，y是预测值，y是实际值。
均方误差（MeanSquaredError,MSE）：所有预测值与实际值差异的平方的平均值。
$$
=_{i=1}^{n}(_i-y_i)^2
$$
其中，n是样本数量。
均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）：MSE的平方根，用于衡量预测值与实际值的平均误差。
$$
=
$$
平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）：所有预测值与实际值差异的绝对值的平均值。
$$
=_{i=1}^{n}|_i-y_i|
$$
均方对数误差（MeanSquaredLogarithmicError,MSLE）：用于处理数据分布不均匀的情况，特别是当数据的值范围很大时。
$$
=_{i=1}^{n}((_i+1)-(y_i+1))^2
$$
平均绝对百分比误差（MeanAbsolutePercentageError,MAPE）：用于衡量预测值相对于实际值的相对误差。
$$
=_{i=1}^{n}||%
$$
预测误差的计算
Python代码示例
以下是一个使用Python计算上述误差指标的示例代码。我们将使用一个简单的数据集来演示这些计算方法。
importnumpyasnp
importpandasaspd
fromsklearn.metricsimportmean_squared_error,mean_absolute_error,mean_squared_log_error,mean_absolute_percentage_error
#示例数据
actual_values=np.array([100,150,200,250,300])
predicted_values=np.array([105,145,205,245,305])
#计算绝对误差
absolute_errors=np.abs(actual_values-predicted_values)
print(AbsoluteErrors:,absolute_errors)
#计算均方误差
mse=mean_squared_error(actual_values,predicted_values)
print(MeanSquaredError(MSE):,mse)
#计算均方根误差
rmse=np.sqrt(mse)
print(RootMeanSquaredError(RMSE):,rmse)
#计算平均绝对误差
mae=mean_absolute_error(actual_values,predicted_values)
print(MeanAbsoluteError(MAE):,mae)
#计算均方对数误差
msle=mean_squared_log_error(actual_values,predicted_values)
print(MeanSquaredLogarithmicError(MSLE):,msle)
#计算平均绝对百分比误差
mape=mean_absolute_percentage_error(actual_values,predicted_values)*100
print(MeanAbsolutePercentageError(MAPE):,mape)
代码解释
实际值：actual_values是一个包含实际需求量的数组。
预测值：predicted_values是一个包含预测需求量的数组。
绝对误差：absolute_errors通过np.abs函数计算每个预测值与实际值之间的绝对差异。
均方误差：使用mean_squared_error函数计算MSE。
均方根误差：通过np.sqrt函数计算RMSE。
平均绝对误差：使用mean_abs