Можно ли иметь MAPE выше 100 %?

Advertisements

1 ответ. Таким образом, MAPE> 100% означает, что ошибки «намного больше», тогда фактические значения (например, фактическое – 1, вы предсказываете 3, поэтому Mape составляет 200%). Однако остерегайтесь того, что у Mape есть много ловушек в качестве меры ошибок, поэтому часто это не будет лучшим выбором.

Что считается высокой майкой?

безответственно устанавливать произвольные цели прогнозирования (например, Mape <10% - отличный , Mape <20% - это хорошо) без контекста прогнозируемости ваших данных.

Когда вы не должны использовать Mape?

Не имеет смысла рассчитать проценты температур, например, вы не должны использовать MAPE для расчета точность прогноза температуры . Если только один фактический равен нулю, at = 0, то вы делите на ноль при расчете MAPE, который не определен.

Почему Mape не хорош?

Mape зависит от масштаба и прост в интерпретации, что делает его популярным у практиков отрасли (Byrne, 2012). Тем не менее, MAPE имеет значительный недостаток: он дает бесконечные или неопределенные значения, когда фактические значения равны нулю или близки к нулю , что является обычным явлением в некоторых областях.

Что такое приемлемый Mape?

Mape менее 5% считается признаком того, что прогноз приемлемо точным. MAPE более 10%, но менее 25% указывает на низкую, но приемлемая точность и MAPE более 25% очень низкая точность, настолько низкая, что прогноз не является приемлемым с точки зрения ее точности.

Что говорит вам Mape?

Средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE) составляет среднее или среднее из абсолютных процентных ошибок прогнозов . Ошибка определяется как фактическое или наблюдаемое значение за вычетом прогнозируемого значения. … Следовательно, Mape имеет управленческую привлекательность и является мерой, обычно используемой для прогнозирования. Чем меньше, тем лучше прогноз.

Mape лучше MSE?

mse зависит от масштаба, Mape нет. Так что, если вы сравниваете точность во временных рядах с разными масштабами, вы не можете использовать MSE. Для бизнес -использования mape часто предпочтительнее , потому что, по -видимому, менеджеры понимают проценты лучше, чем квадратные ошибки.

может ли Mape быть отрицательным?

Когда ваша Mape отрицательна, она говорит, что у вас есть большие проблемы, чем просто сама расчет Mape . … mape = abs (акт – прогноз) / Фактический. Поскольку числитель всегда положительный, негатив исходит от знаменателя.

Почему Mape лучший?

Mape обычно используется , потому что его легко интерпретировать и объяснить . Например, значение MAME 8% означает, что средняя разница между прогнозируемым значением и фактическим значением составляет 8%.

Что такое Mape Mae?

Как только MAE – это средняя величина ошибки, произведенная вашей моделью , MAPE – это то, как далеко прогнозы модели отключены от их соответствующих результатов в среднем. … То есть Mape будет ниже, когда прогноз ниже, чем фактическое по сравнению с прогнозом, которое выше на одинаковом количестве.

Что я могу использовать вместо mape?

Однако, если одна числовая мера является единственной вариантом, есть несколько отличных альтернатив. масштабированные меры . Масштабированные меры сравнивают меру прогноза, например, MAE относительно MAE метода эталона. Подобные меры могут быть определены с использованием RMSE, MAPE или других мер.

Что такое хорошая Мэй?

Хорошая Mae – относительно вашего конкретного набора данных . Рекомендуется сначала установить базовую MAE для вашего набора данных, используя наивную прогнозирующую модель, такую ​​как прогнозирование среднего целевого значения из набора обучающих данных. Модель, которая достигает MAE лучше, чем MAE для наивной модели, обладает навыком.

Advertisements

Каково основное использование Mape?

Средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE) является наиболее распространенной мерой, используемой для ошибки прогноза , и лучше всего работает, если нет крайностей для данных (и без нулей).

лучше иметь высокую или низкую среднюю абсолютную ошибку?

Поскольку ошибки будут квадраты до усреднения, RMSE придает относительно высокий вес для больших ошибок. Это означает, что RMSE наиболее полезен, когда большие ошибки особенно нежелательны. Как MAE, так и RMSE могут варьироваться от 0 до â €ail. Это негативно-ориентированные оценки: Более низкие значения лучше .

Mape лучше RMSE?

mae y mape – это меры, которые указывают на среднее значение дисперсии между прогнозируемым и наблюдаемым значением, для каждого с линейной моделью (абсолютная разница). RMSE является мерой ошибки модели, он является более завершенным (это мое мнение). Оба полезны для оценки LRM.

Что такое Mape и MAD?

mape (средняя абсолютная процентная ошибка) измеряет размер ошибки в процентных терминах . Эта чувствительность к шкале делает MAPE близко к бесполезным в качестве меры ошибки для данных с низким объемом. Безумный. Безумное (среднее абсолютное отклонение) измеряет размер ошибки в единицах.

Почему MAE лучше RMSE?

Заключение. RMSE имеет преимущество от наказания больших ошибок больше , поэтому в некоторых случаях может быть более уместным, если выключение на 10 более чем в два раза плохо, чем на 5. Но если отключиться от 10 всего в два раза плохо, чем на 5, тогда Мэй более подходит.

хорошо ли?

Поскольку Mape – это мера ошибки, Высокие числа плохие, а низкие числа хороши . В целях отчетности некоторые компании переведут это в цифры точности, вычитая MAPE из 100. Вы можете думать об этом как о средней абсолютной процентной точке (MAPA; однако это не является признанной отраслью аббревиатуры).

Как вы интерпретируете ошибку Mape?

mape. Средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE) выражает точность в процентах ошибки . Поскольку MAPE составляет процент, это может быть легче понять, чем другая статистика измерения точности. Например, если MAPE составляет 5, в среднем, прогноз выключен на 5%.

Как Mape рассчитывает точность?

Метрики для измерения точности планирования спроса

  1. Среднее абсолютное отклонение (MAD) = ABS (фактическое прогноз)
  2. Средняя абсолютная процентная ошибка (Mape) = 100 * (ABS (фактическое прогноз)/фактическое)
  3. Предвзятость (это будет обсуждаться в будущем сообщении: Обновленные ссылки для предвзятости: 1, 2)

Что считается хорошим результатом Mape?

Но в случае с MAPE производительность модели прогнозирования должна быть основой для определения того, являются ли ваши значения хорошими. Несответственно установить произвольные целевые показатели прогнозирования (такие как mape <10% - отличный , Mape <20% - это хорошо) без контекста прогнозируемости ваших данных.

Что такое приемлемый процент точности?

Объяснение: В некоторых случаях измерение может быть настолько трудным, что ошибка 10 % или даже выше может быть приемлемой. В других случаях ошибка 1 % может быть слишком высокой. Большинство средних и вступительных инструкторов университета примут ошибку 5 % .

Что означает Mape в прогнозировании?

Абсолютная процентная ошибка (MAPE) является одной из наиболее часто используемых KPI для измерения точности прогноза. MAPE – это сумма отдельных абсолютных ошибок, деленных на требование (каждый период отдельно). Это среднее значение процентных ошибок.