Hoe word MAPE gebruik in voorspelling?
Hoe word MAPE gebruik in voorspelling?

Video: Hoe word MAPE gebruik in voorspelling?

Video: Hoe word MAPE gebruik in voorspelling?
Video: Forecasting: Moving Averages, MAD, MSE, MAPE 2024, Julie
Anonim

Die gemiddelde absolute persentasie fout ( MAPE ) is 'n statistiese maatstaf van hoe akkuraat a vooruitskatting stelsel is. Dit meet hierdie akkuraatheid as 'n persentasie en kan bereken word as die gemiddelde absolute persentasie fout vir elke tydperk minus werklike waardes gedeel deur werklike waardes.

Net so kan 'n mens vra: wat is MAPE in voorspelling?

Die gemiddelde absolute persentasie fout ( MAPE ), ook bekend as gemiddelde absolute persentasie afwyking (MAPD), is 'n maatstaf vir die akkuraatheid van voorspelling van a vooruitskatting metode in statistiek, byvoorbeeld in tendensberaming, ook gebruik as 'n verliesfunksie vir regressieprobleme in masjienleer.

Wil jy ook 'n hoë of lae MAPE hê? Sedert MAPE is 'n mate van fout, hoog getalle is sleg en laag getalle is goed. Vir verslagdoening, sommige maatskappye sal vertaal dit na akkuraatheidgetalle deur die MAPE vanaf 100.

Wat is verder 'n goeie MAPE vir voorspelling?

Dit is onverantwoordelik om arbitrêr te stel voorspelling prestasiedoelwitte (soos MAPE < 10% is uitstekend, MAPE < 20% is Goed ) sonder die konteks van die voorspelbaarheid van jou data. As jy voorspelling erger as na ï ve vooruitskatting (Ek sou dit 'sleg' noem), dan duidelik jou voorspelling proses moet verbeter word.

Waarom word MAPE gebruik?

Die gemiddelde absolute persentasie fout ( MAPE ) is een van die wydste gebruik maatstawwe van voorspelling akkuraatheid, as gevolg van sy voordele van skaal-onafhanklikheid en interpreteerbaarheid. Maar MAPE het die beduidende nadeel dat dit oneindige of ongedefinieerde waardes vir nul of naby-aan-nul werklike waardes produseer.

Aanbeveel: