1 antwoord. Dus MAPE> 100% betekent dat de fouten “veel groter” zijn dan de werkelijke waarden (bijv. Werkelijk is 1, u voorspelt 3, dus MAPE is 200%). Pas echter op dat MAPE veel valkuilen heeft als foutmaatregel, dus vaak is het niet de beste keuze.
Wat wordt als hoge mape beschouwd?
Het is onverantwoordelijk om willekeurige voorspellingsprestatiedoelen te stellen (zoals mape <10% is uitstekend , mape <20% is goed) zonder de context van de voorspelbaarheid van uw gegevens.
Wanneer moet u geen mape gebruiken?
Het is geen zin om bijvoorbeeld percentages van temperaturen te berekenen, dus u moet de mape niet gebruiken om de nauwkeurigheid van een temperatuurvoorspelling te berekenen. Als slechts een enkele werkelijke nul is, op = 0, deel je door nul bij het berekenen van de mape, die niet is gedefinieerd.
Waarom is Mape niet goed?
MAPE is schaalonafhankelijke en gemakkelijk te interpreteren, waardoor het populair is bij branche-beoefenaars (Byrne, 2012). MAPE heeft echter een aanzienlijk nadeel: Het produceert oneindige of niet -gedefinieerde waarden wanneer de werkelijke waarden nul of dicht bij nul zijn, wat een veel voorkomend voorkomen is in sommige velden.
Wat is een acceptabele mape?
Een mape Minder dan 5% wordt beschouwd als een indicatie dat de voorspelling acceptabel nauwkeurig is. Een mape groter dan 10% maar minder dan 25% duidt op een lage, maar acceptabele nauwkeurigheid en mape meer dan 25% zeer lage nauwkeurigheid, zo laag dat de voorspelling niet acceptabel is in termen van de nauwkeurigheid.
Wat vertelt de MAPE je?
De gemiddelde absolute procentuele fout (MAPE) is het gemiddelde of gemiddelde van de absolute procentuele fouten van voorspellingen . Fout wordt gedefinieerd als werkelijke of waargenomen waarde minus de voorspelde waarde. … bijgevolg heeft Mape managementaanvraag en is een maatregel die vaak wordt gebruikt bij het voorspellen. Hoe kleiner de mape, hoe beter de voorspelling.
Is Mape beter dan MSE?
MSE is schaalafhankelijk, MAPE is dat niet. Dus als u de nauwkeurigheid vergeleken in tijdreeksen met verschillende schalen, kunt u MSE niet gebruiken. Voor zakelijk gebruik heeft mape vaak de voorkeur omdat blijkbaar managers percentages beter begrijpen dan vierkante fouten.
Kan mape negatief zijn?
Wanneer je mape negatief is, staat er je hebt grotere problemen dan alleen de maperberekening zelf . … mape = abs (handeling â voorspellen) / werkelijk. Omdat teller altijd positief is, komt de negativiteit van de noemer.
Waarom is Mape de beste?
MAPE wordt vaak gebruikt omdat het gemakkelijk te interpreteren en uit te leggen . Een MAPE -waarde van 8% betekent bijvoorbeeld dat het gemiddelde verschil tussen de voorspelde waarde en de werkelijke waarde 8% is.
Wat is Mape Mae?
Net zoals Mae is de gemiddelde foutmogelijkheden die door uw model is geproduceerd , is de MAPE hoe ver de voorspellingen van het model gemiddeld zijn uitgeschakeld van hun overeenkomstige uitgangen. … dat wil zeggen, Mape zal lager zijn wanneer de voorspelling lager is dan de werkelijke vergeleken met een voorspelling die met dezelfde hoeveelheid hoger is.
wat kan ik gebruiken in plaats van mape?
Als een enkele numerieke maat de enige optie is, zijn er enkele uitstekende alternatieven. Geschaalde maatregelen . Geschaalde maatregelen vergelijken de maat van een voorspelling, bijvoorbeeld de MAE ten opzichte van de MAE van een benchmark -methode. Soortgelijke maatregelen kunnen worden gedefinieerd met behulp van RMSE, MAPE of andere maatregelen.
wat is een goede mae?
Een goede MAE is ten opzichte van uw specifieke gegevensset . Het is een goed idee om eerst een baseline MAE voor uw dataset op te zetten met behulp van een naïef voorspellend model, zoals het voorspellen van de gemiddelde doelwaarde uit de trainingsdataset. Een model dat een mae beter bereikt dan de MAE voor het naïeve model heeft vaardigheid.
Wat is het primaire gebruik van de mape?
De gemiddelde absolute procentuele fout (MAPE) is de meest voorkomende maatregel die wordt gebruikt om Forecfout te voorspellen, en werkt het beste als er geen extremen zijn aan de gegevens (en geen nullen).
Is het beter om een ??hoge of lage gemiddelde absolute fout te hebben?
Aangezien de fouten in het kwadraat zijn voordat ze worden gemiddeld, geeft de RMSE een relatief hoog gewicht aan grote fouten. Dit betekent dat de RMSE het meest nuttig is wanneer grote fouten bijzonder ongewenst zijn. Zowel de MAE als de RMSE kunnen variëren van 0 tot â. Het zijn negatief georiënteerde scores: lagere waarden zijn beter .
Is Mape beter dan RMSE?
mae y mape zijn maatregelen die duiden op het gemiddelde van de dispersie tussen voorspelde en waargenomen waarde, voor elk met het lineaire model (absoluut verschil). RMSE is een maat voor modelfout, het is meer voltooid (het is mijn mening). Beide zijn nuttig om een ??LRM te evalueren.
Wat is Mape en Mad?
De mape (gemiddelde absolute procentuele fout) meet de grootte van de fout in procentuele termen . Deze schaalgevoeligheid maakt de mape bijna waardeloos als een foutmaat voor gegevens met een laag volume. De gek. De gekke (gemiddelde absolute afwijking) meet de grootte van de fout in eenheden.
Waarom is Mae beter dan RMSE?
Conclusie. RMSE heeft het voordeel van het bestraffen van grote fouten meer dus kan in sommige gevallen beter geschikter zijn, bijvoorbeeld als het uit is met 10 is meer dan twee keer zo slecht als met 5 10 is slechts twee keer zo slecht als met 5 zijn, dan is Mae geschikter.
is een hoge mape goed?
Aangezien MAPE een mate van fouten is, zijn Hoge aantallen slecht en zijn lage getallen goed . Voor rapportagedoeleinden zullen sommige bedrijven dit vertalen naar nauwkeurigheidsnummers door de MAPE van 100 af te trekken. Je kunt dat beschouwen als de gemiddelde absolute procentuele nauwkeurigheid (MAPA; dit is echter geen industrie -erkend acroniem).
Hoe interpreteer je MAPE -fout?
mape. De gemiddelde absolute procentuele fout (MAPE) drukt nauwkeurigheid uit als een percentage van de fout . Omdat de MAPE een percentage is, kan het gemakkelijker te begrijpen zijn dan de andere nauwkeurigheidsstatistieken. Als de mape bijvoorbeeld 5 is, is de voorspelling gemiddeld met 5%uitgeschakeld.
Hoe berekent mape nauwkeurigheid?
statistieken voor het meten van de nauwkeurigheid van de vraagplanning
- Gemiddelde absolute afwijking (MAD) = ABS (werkelijke â “voorspelling)
- Gemiddelde absolute procentuele fout (mape) = 100 * (abs (werkelijk â “voorspelling)/werkelijk)
- Bias (dit zal worden besproken in een toekomstig bericht: bijgewerkte links voor bias: 1, 2)
Wat wordt beschouwd als een goede MAPE -score?
Maar in het geval van MAPE moet de prestaties van een voorspellingsmodel de basislijn zijn om te bepalen of uw waarden goed zijn. Het is onverantwoordelijk om willekeurige voorspellingsprestatiedoelen te stellen (zoals mape <10% is uitstekend , mape <20% is goed) zonder de context van de voorspelbaarheid van uw gegevens.
Wat is een acceptabele procentuele nauwkeurigheid?
Verklaring: In sommige gevallen kan de meting zo moeilijk zijn dat een fout van 10 % of zelfs hoger acceptabel kan zijn. In andere gevallen kan een fout van 1 % te hoog zijn. De meeste middelbare school- en inleidende universitaire instructeurs accepteren een 5 % fout .
Wat betekent MAPE bij het voorspellen?
De gemiddelde absolute procentuele fout (MAPE) is een van de meest gebruikte KPI’s om de nauwkeurigheid van de voorspelling te meten. MAPE is de som van de individuele absolute fouten gedeeld door de vraag (elke periode afzonderlijk). Het is het gemiddelde van de procentuele fouten.