Jak se MAPE používá při prognózování?

2024 Autor: Michael Samuels | [email protected]. Naposledy změněno: 2023-12-16 01:41

Střední absolutní procentuální chyba ( MAPE ) je statistická míra přesnosti a předpověď systém je. Měří tuto přesnost v procentech a lze ji vypočítat jako průměrnou absolutní procentuální chybu pro každé časové období mínus skutečné hodnoty dělené skutečnými hodnotami.

Podobně se můžeme ptát, co je MAPE v prognózování?

Střední absolutní procentuální chyba ( MAPE ), také známý jako průměrná absolutní procentní odchylka (MAPD), je mírou přesnosti predikce a prognózování metoda ve statistice, například v odhadu trendu, také používaná jako ztrátová funkce pro regresní problémy ve strojovém učení.

Kromě toho chcete vysoký nebo nízký MAPE? Od té doby MAPE je mírou chyby, vysoký čísla jsou špatné a nízký čísla jsou dobrý. Pro účely hlášení některé společnosti vůle přeložit to na čísla přesnosti odečtením MAPE od 100.

Navíc, co je dobrý MAPE pro prognózování?

Je nezodpovědné nastavit libovolné prognózování výkonnostní cíle (např MAPE < 10 % je vynikající, MAPE <20% je Dobrý ) bez kontextu předvídatelnosti vašich dat. Pokud jste předpovídání horší než naivní předpověď (Nazval bych to „špatným“), pak jasně vaším předpovídání proces potřebuje zlepšení.

Proč se používá MAPE?

Střední absolutní procentuální chyba ( MAPE ) je jedním z nejrozšířenějších použitý měřítka přesnosti předpovědi díky jeho výhodám nezávislosti na měřítku a interpretovatelnosti. Nicméně, MAPE má podstatnou nevýhodu, že vytváří nekonečné nebo nedefinované hodnoty pro nulové nebo téměř nulové skutečné hodnoty.