CRMSE 为 NaN，CMAPE 为 inf：如何解决预测模型中的常见问题

在使用均方根误差 (CRMSE) 和平均绝对百分比误差 (CMAPE) 等指标评估预测模型时，有时会遇到 CRMSE 为 NaN（非数字）或 CMAPE 为 inf（无穷大）的情况。这通常是由于目标变量与预测值之间的差异极小导致的，可能是因为以下原因：

数据量过小： 数据量不足可能导致模型无法学习到数据中的有效模式，从而产生非常接近或相等的预测值。* 模型不准确： 模型本身可能无法准确捕捉数据中的复杂关系，导致预测值过于接近实际值。

以下是几种解决此问题的实用方法：

检查数据： * 确保目标变量和预测值之间的差异在合理的范围内。 * 如果差异过小，可以考虑扩大数据集，收集更多样本，以提供更多信息供模型学习。 * 检查数据中是否存在异常值或错误，这些问题可能会影响模型的训练和预测。
检查模型： * 评估模型的准确性和泛化能力。 * 如果模型无法准确地捕捉数据的模式，可以尝试使用其他更适合数据特征的模型。 * 尝试调整模型的超参数，例如学习率、迭代次数或正则化强度，以提高模型的性能。
增加数据量： * 增加数据量通常有助于提高模型的准确性和稳定性。 * 尝试获取更多与目标相关的样本，以更好地训练模型。 * 考虑使用数据增强技术，例如 SMOTE 或 ADASYN，从现有数据中生成合成样本。
考虑其他评估指标： * 如果 CRMSE 和 CMAPE 无法计算或不可靠，可以考虑使用其他评估指标来评估模型的性能。 * 均方根误差 (RMSE) 是一个常用的回归指标，对异常值不太敏感。 * 平均绝对百分比误差 (MAPE) 适用于需要关注百分比误差的情况，但对接近于零的目标值敏感。

请记住，以上建议只是一般性的解决方案。具体的解决方法可能因数据和模型的特性而异。如果问题仍然存在，请提供更多信息，例如数据的大小、模型的详细信息等，以便更好地理解问题并提供更具体的建议。