1 Antwort. MAPE> 100% bedeutet also, dass die Fehler “viel größer” sind als die tatsächlichen Werte (z. B. tatsächlich ist 1, Sie prognostizieren 3, so dass Mape 200% beträgt). Achten Sie jedoch darauf, dass Mape viele Fallstricke als Fehlermessung hat, so dass dies oft nicht die beste Wahl ist.
Was wird als hohe Mape angesehen?
Es ist verantwortungslos, willkürliche Prognose -Leistungsziele festzulegen (wie MAPE <10% ist ausgezeichnet , Mape <20% ist gut), ohne den Kontext der Vorhersage Ihrer Daten.
Wann sollten Sie MAPE nicht verwenden?
Es ist nicht sinnvoll, den Prozentsatz der Temperaturen beispielsweise zu berechnen, sodass Sie das MAPE nicht verwenden sollten, um die Genauigkeit einer Temperaturprognose zu berechnen. Wenn nur ein einzelner Aktueller Null ist, at = 0, dann teilen Sie sich durch Null in der Berechnung des MAPE, der undefiniert ist.
Warum ist Mape nicht gut?
mape ist skalierungsunabhängig und leicht zu interpretieren, was es bei Industriepraktikern beliebt macht (Byrne, 2012). MAPE hat jedoch einen signifikanten Nachteil: Es erzeugt unendliche oder undefinierte Werte, wenn die tatsächlichen Werte Null oder nahe Null sind, was in einigen Feldern ein häufiges Auftreten ist.
Was ist ein akzeptables Mape?
a mape weniger als 5% wird als Hinweis darauf angesehen, dass die Prognose akzeptabel genau ist. Ein Mape von mehr als 10%, aber weniger als 25% zeigt eine niedrige, aber akzeptable Genauigkeit und Mape von mehr als 25% sehr niedrig, so niedrig, dass die Prognose in Bezug auf ihre Genauigkeit nicht akzeptabel ist.
Was sagt dir das Mape?
Der mittlere absolute prozentuale Fehler (MAPE) beträgt der Mittelwert oder Durchschnitt der absoluten prozentualen Fehler von Prognosen . Der Fehler wird als tatsächlicher oder beobachteter Wert abzüglich des prognostizierten Wertes definiert. … Folglich hat MAPE eine Anziehungskraft und ist eine Maßnahme, die üblicherweise bei der Prognose verwendet wird. Je kleiner das Mape ist, desto besser die Prognose.
Ist Mape besser als MSE?
MSE ist skalierungsabhängig, Mape ist nicht. Wenn Sie also die Genauigkeit über die Zeitreihen mit verschiedenen Skalen vergleichen, können Sie MSE nicht verwenden. Für den Geschäftsgebrauch wird mape oft bevorzugt , da die Manager anscheinend die Prozentsätze besser verstehen als quadratische Fehler.
Kann Mape negativ sein?
Wenn Ihr Mape negativ ist, heißt es Sie haben größere Probleme als nur die Mape -Berechnung selbst . … MAPE = ABS (ACT – Prognose) / tatsächlich. Da Zähler immer positiv ist, kommt die Negativität vom Nenner.
Warum ist Mape das Beste?
mape wird üblicherweise verwendet, weil es leicht zu interpretieren und zu erklären ist. Beispielsweise bedeutet ein Mape -Wert von 8%, dass die durchschnittliche Differenz zwischen dem prognostizierten Wert und dem tatsächlichen Wert 8% beträgt.
Was ist Mape Mae?
So wie MAE die durchschnittliche Größe des Fehlers ist, die durch Ihr Modell erzeugt wird, ist das MAPE, wie weit die Vorhersagen des Modells durchschnittlich von ihren entsprechenden Ausgängen ausgeschaltet sind. … das heißt, Mape ist niedriger, wenn die Vorhersage niedriger ist als die tatsächliche im Vergleich zu einer Vorhersage, die nach der gleichen Menge höher ist.
Was kann ich anstelle von mape verwenden?
Wenn jedoch ein einziges numerisches Maß die einzige Option ist, gibt es einige hervorragende Alternativen. skalierte Maßnahmen . Skalierte Maßnahmen vergleichen das Maß einer Prognose, beispielsweise die MAE im Vergleich zum MAE einer Benchmark -Methode. Ähnliche Maßnahmen können unter Verwendung von RMSE, MAPE oder anderen Maßnahmen definiert werden.
Was ist ein guter Mae?
Eine gute MAE ist relativ zu Ihrem spezifischen Datensatz . Es ist eine gute Idee, zunächst eine Basis -MAE für Ihren Datensatz mit einem naiven Vorhersagemodell festzulegen, z. B. die Vorhersage des mittleren Zielwerts aus dem Trainingsdatensatz. Ein Modell, das ein MAE besser erreicht als das MAE für das naive Modell hat Fähigkeiten.
Was ist die primäre Verwendung des Mape?
Der mittlere absolute prozentuale Fehler (MAPE) ist das häufigste Maß, das zum Vorhersage von Fehler verwendet wird, und funktioniert am besten, wenn die Daten (und keine Nullen) keine Extreme gibt.
Ist es besser, einen hohen oder niedrigen mittleren absoluten Fehler zu haben?
Da die Fehler quadratisch sind, bevor sie gemittelt werden, gibt die RMSE großen Fehlern relativ hohes Gewicht. Dies bedeutet, dass die RMSE am nützlichsten ist, wenn große Fehler besonders unerwünscht sind. Sowohl die MAE als auch die RMSE können zwischen 0 und  reichen. Sie sind negativ orientierte Werte: niedrigere Werte sind besser .
Ist Mape besser als RMSE?
Mae y mape sind Maßnahmen, die über den Mittelwert der Dispersion zwischen vorhergesagten und beobachteten Wert für jedes mit dem linearen Modell (absolute Differenz) hinweisen. RMSE ist ein Maß für den Modellfehler, es ist mehr vollständig (es ist meine Meinung). Beide sind nützlich, um ein LRM zu bewerten.
Was ist Mape und Mad?
Die mape (mittlerer absoluter Prozentfehler) misst die Größe des Fehlers in prozentualen Begriffen . Diese Skalenempfindlichkeit bringt das MAPE als Fehlermessung für Daten mit niedrigem Volumen nahezu wertlos. Die verrückten. Die MAD (mittlere absolute Abweichung) misst die Größe des Fehlers in Einheiten.
Warum ist Mae besser als RMSE?
Schlussfolgerung. RMSE hat den Vorteil, dass große Fehler mehr bestraft werden. In einigen Fällen kann dies also angemessener sein, beispielsweise, wenn es um 10 Uhr geht, mehr als doppelt so schlimm ist wie 5, wenn Sie nicht von abgeschaltet sind 10 ist nur doppelt so schlimm wie um 5, dann ist Mae angemessener.
Ist ein hoher Mape gut?
Da Mape ein Mess für Fehler ist, sind hohe Zahlen schlecht und niedrige Zahlen sind gut . Für Berichterstattungszwecke werden einige Unternehmen dies in Genauigkeitszahlen übersetzen, indem sie das MAPE von 100 subtrahieren.
Wie interpretierst du Mape -Fehler?
mape. Der mittlere absolute prozentuale Fehler (MAPE) drückt die Genauigkeit als prozentualer des Fehlers aus. Da der MAPE ein Prozentsatz ist, kann es einfacher zu verstehen sein als die anderen Statistiken der Genauigkeitsmessung. Wenn der MAPE beispielsweise im Durchschnitt 5 ist, liegt die Prognose um 5%.
Wie berechnet MAPE die Genauigkeit?
Metriken zur Messung der Nachfrageplanungsgenauigkeit
- Mean absolute Abweichung (MAD) = ABS (tatsächliche Vorhersage)
- mittlerer absoluter Prozentfehler (MAPE) = 100 * (ABS (tatsächliche – Prognose)/tatsächlich)
- Voreingenommenheit (dies wird in einem zukünftigen Beitrag erörtert: Aktualisierte Links für Voreingenommenheit: 1, 2)
Was wird als eine gute Mape -Punktzahl angesehen?
Aber im Fall von MAPE sollte die Leistung eines Prognosemodells die Grundlinie sein, um festzustellen, ob Ihre Werte gut sind. Es ist unverantwortlich, willkürliche Prognose -Leistungsziele festzulegen (z. B. mape <10% ist ausgezeichnet , Mape <20% ist gut) ohne den Kontext der Vorhersage Ihrer Daten.
Was ist eine akzeptable prozentuale Genauigkeit?
Erläuterung: In einigen Fällen kann die Messung so schwierig sein, dass ein 10 % iger Fehler oder sogar höher akzeptabel ist. In anderen Fällen kann ein 1 % -Fehler zu hoch sein. Die meisten Lehrer der High School und einleitende Universität akzeptieren einen 5 % igen Fehler .
Was bedeutet MAPE bei der Prognose?
Der mittlere absolute prozentuale Fehler (MAPE) ist eines der am häufigsten verwendeten KPIs zur Messung der Prognosegenauigkeit. Mape ist die Summe der einzelnen absoluten Fehler geteilt durch die Nachfrage (jede Periode getrennt). Es ist der Durchschnitt der prozentualen Fehler.