PASCAL YIM / apprendreRégression linéaire et métriques

RÉGRESSION / 10 · EXERCICE

MAPE : une erreur en pourcentage

Une erreur de 20 000 sur une maison à 100 000 représente 20 % ; sur une maison à 1 000 000, elle représente 2 %.

EXPLICATION DU CODE

MAPE signifie Mean Absolute Percentage Error. Elle rapporte chaque erreur absolue à la valeur réelle correspondante, puis en fait la moyenne. La MAPE donne donc beaucoup de poids aux petites valeurs réelles.

MAPE%=100n∑i∣yi−y^iyi∣\mathrm{MAPE}_{\%}=\frac{100}{n}\sum_i\left|\frac{y_i-\hat y_i}{y_i}\right|

Indéfinie pour yᵢ = 0, instable près de zéro. Pour CO₂, les valeurs du fichier sont strictement positives.

Exemple expliqué

  1. 1
    mape = 100*np.mean(np.abs((y-y_hat)/y))

    Expression en pourcentage, seulement si aucune valeur réelle n’est nulle.

  2. 2
    np.any(y == 0)

    Détecte les zéros avant toute division. Il faut choisir une autre métrique ou justifier un traitement ; supprimer silencieusement ces lignes fausse l’évaluation.

Exemple de référence · La consultation conserve le crédit de l’exercice.
EXERCICE / PYTHON

Code à compléter

Calculer mape en pourcentage sur CO₂ et l’afficher.

Saisie autonome · crédit complet après réussite

Le résultat apparaîtra ici.
Session Python

Les variables restent disponibles entre les pages. Un rechargement efface les variables ; le code et l’utilisation de l’aide restent enregistrés dans cet onglet.

Parcours · chapitres

Droite, moindres carrés, classe Python et mesure des erreurs.

01 / Rappels de Python

02 / Classes et objets en Python

03 / Pandas et DataFrames

04 / Régression linéaire et métriques

05 / Régressions multiple et polynomiale

06 / Évaluer les modèles

07 / KNN et normalisation

Quiz de synthèse · 24 questions →Rejoindre une session →