如何在 Python 中优化 MAPE 代码？答案

【问题标题】：How to optimize MAPE code in Python?如何在 Python 中优化 MAPE 代码？
【发布时间】：2017-07-04 04:58:14
【问题描述】：

我需要一个 MAPE 函数，但是我无法在标准包中找到它……下面是我对这个函数的实现。

def mape(actual, predict): 
    tmp, n = 0.0, 0
    for i in range(0, len(actual)):
        if actual[i] <> 0:
            tmp += math.fabs(actual[i]-predict[i])/actual[i]
            n += 1
    return (tmp/n)

我不喜欢它，它在速度方面不是最佳的。如何将代码重写为更 Pythonic 的方式并提高速度？

【问题讨论】：

标签： python numpy machine-learning statistics data-science

【解决方案1】：

这是masking 的一种矢量化方法-

def mape_vectorized(a, b): 
    mask = a <> 0
    return (np.fabs(a[mask] - b[mask])/a[mask]).mean()

在division 计算之后使用masking 可能会更快-

def mape_vectorized_v2(a, b): 
    mask = a <> 0
    return (np.fabs(a - b)/a)[mask].mean()

运行时测试-

In [217]: a = np.random.randint(-10,10,(10000))
     ...: b = np.random.randint(-10,10,(10000))
     ...: 

In [218]: %timeit mape(a,b)
100 loops, best of 3: 11.7 ms per loop

In [219]: %timeit mape_vectorized(a,b)
1000 loops, best of 3: 273 µs per loop

In [220]: %timeit mape_vectorized_v2(a,b)
1000 loops, best of 3: 220 µs per loop

【讨论】：

<> 操作是什么？
@panc 和!=一样，不是真正的Pythonic所以你可以忘记它
@NathanFurnal 暗示它是有效的 python 但我什至无法让它工作（只是出于好奇）
@SARose 那是python 2！它在任何 python 3+ 代码中都无效

【解决方案2】：

使用masked_Arrays 来屏蔽除以零的另一种类似方法是：

import numpy.ma as ma
masked_actual = ma.masked_array(actual, mask=actual==0)
MAPE = (np.fabs(masked_actual - predict)/masked_actual).mean()

【讨论】：