Hvordan brukes MAPE i prognoser?
Hvordan brukes MAPE i prognoser?

Video: Hvordan brukes MAPE i prognoser?

Video: Hvordan brukes MAPE i prognoser?
Video: Hvordan installere og bruke TeamViewer 2024, Juli
Anonim

Gjennomsnittlig absolutt prosentvis feil ( MAPE ) er et statistisk mål på hvor nøyaktig a prognose systemet er. Den måler denne nøyaktigheten som en prosentandel, og kan beregnes som gjennomsnittlig absolutt prosentfeil for hver tidsperiode minus faktiske verdier dividert med faktiske verdier.

På samme måte kan man spørre seg, hva er MAPE i prognoser?

Gjennomsnittlig absolutt prosentvis feil ( MAPE ), også kjent som gjennomsnittlig absolutt prosentavvik (MAPD), er et mål på forutsigelsesnøyaktigheten til a prognoser metode i statistikk, for eksempel i trendestimering, også brukt som en tapsfunksjon for regresjonsproblemer i maskinlæring.

I tillegg vil du ha et høyt eller lavt KART? Siden MAPE er et mål på feil, høy tall er dårlig og lav tall er god. For rapportering, noen selskaper vil oversett dette til nøyaktighetstall ved å trekke fra MAPE fra 100.

Videre, hva er et godt MAPE for prognoser?

Det er uansvarlig å sette vilkårlig prognoser ytelsesmål (for eksempel MAPE <10% er utmerket, MAPE <20% er God ) uten konteksten av forutsigbarheten til dataene dine. Hvis du er prognoser verre enn noen gang prognose (Jeg vil kalle dette "dårlig"), så klart din prognoser prosessen trenger forbedring.

Hvorfor brukes MAPE?

Gjennomsnittlig absolutt prosentvis feil ( MAPE ) er en av de mest utbredte brukt mål på prognosens nøyaktighet, på grunn av fordelene med skalauavhengighet og tolkbarhet. Derimot, MAPE har den betydelige ulempen at den produserer uendelige eller udefinerte verdier for null eller nær null faktiske verdier.

Anbefalt: