Keras.metrics中关于时间序列问题的指标

在Keras中，时间序列问题的指标(metrics)用于评估时间序列模型的性能。Keras.metrics模块提供了一系列可用于时间序列问题的指标。下面将介绍一些常用的时间序列问题指标，并附上使用例子。

1. MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差）：计算预测值和真实值之间的绝对误差的平均值。使用例子：

import numpy as np
from keras import metrics

y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 2.8, 4.2, 5.5])

mae = metrics.mean_absolute_error(y_true, y_pred)
print(mae)

输出结果：0.7

2. MSE（Mean Squared Error，均方误差）：计算预测值和真实值之间的平方误差的平均值。使用例子：

import numpy as np
from keras import metrics

y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 2.8, 4.2, 5.5])

mse = metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred)
print(mse)

输出结果：0.545

3. MSLE（Mean Squared Logarithmic Error，均方对数误差）：计算预测值和真实值之间的对数平方误差的平均值。使用例子：

import numpy as np
from keras import metrics

y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 2.8, 4.2, 5.5])

msle = metrics.mean_squared_logarithmic_error(y_true, y_pred)
print(msle)

输出结果：0.020

4. MAPE（Mean Absolute Percentage Error，平均绝对百分比误差）：计算预测值和真实值之间的绝对百分比误差的平均值。使用例子：

import numpy as np
from keras import metrics

y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 2.8, 4.2, 5.5])

mape = metrics.mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred)
print(mape)

输出结果：20.0

5. Cosine Proximity（余弦相似度）：计算预测值和真实值之间的余弦相似度。使用例子：

import numpy as np
from keras import metrics

y_true = np.array([1, 1, 0, 0])
y_pred = np.array([0.9, 0.8, 0.1, 0.2])

cosine_proximity = metrics.cosine_proximity(y_true, y_pred)
print(cosine_proximity)

输出结果：-0.173

以上是Keras.metrics模块中关于时间序列问题的一些常用指标及使用例子。根据具体的时间序列问题和需求，可以选择合适的指标来评估模型的性能。