W jaki sposób MAPE jest używany w prognozowaniu?

2024 Autor: Michael Samuels | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2023-12-16 01:49

Średni bezwzględny błąd procentowy ( MAPA ) jest statystyczną miarą dokładności a Prognoza system jest. Mierzy tę dokładność w procentach i można ją obliczyć jako średni bezwzględny błąd procentowy dla każdego okresu minus wartości rzeczywiste podzielone przez wartości rzeczywiste.

Podobnie można zapytać, czym jest MAPE w prognozowaniu?

Średni bezwzględny błąd procentowy ( MAPA ), znany również jako średnie bezwzględne odchylenie procentowe (MAPD), jest miarą dokładności predykcji a prognozowanie metoda w statystyce, na przykład w estymacji trendów, wykorzystywana również jako funkcja straty w problemach regresji w uczeniu maszynowym.

Dodatkowo, czy chcesz mieć wysoki czy niski MAPE? Odkąd MAPA jest miarą błędu, wysoka liczby są zły i Niska liczby są dobry. Do celów sprawozdawczych niektóre firmy Wola przetłumacz to na liczby dokładności, odejmując MAPA od 100.

Co więcej, czym jest dobry MAPE do prognozowania?

Nieodpowiedzialne jest ustawianie arbitralne prognozowanie cele wydajnościowe (takie jak MAPA < 10% to Znakomity, MAPA <20% to Dobry ) bez kontekstu przewidywalności Twoich danych. Jeśli jesteś prognozowanie gorzej niż na ve Prognoza (Nazwałbym to „złym”), to wyraźnie twoje prognozowanie proces wymaga poprawy.

Dlaczego stosuje się MAPE?

Średni bezwzględny błąd procentowy ( MAPA ) jest jednym z najbardziej rozpowszechnionych używany miary dokładności prognoz, ze względu na zalety niezależności od skali i możliwości interpretacji. Jednakże, MAPA ma tę istotną wadę, że generuje nieskończone lub niezdefiniowane wartości dla zerowych lub bliskich zeru wartości rzeczywistych.