MAPE ใช้ในการพยากรณ์อย่างไร?

2024 ผู้เขียน: Michael Samuels | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-16 01:52

ค่าเฉลี่ยความผิดพลาดเปอร์เซ็นต์สัมบูรณ์ ( มาเป้ ) เป็นการวัดทางสถิติว่า a. แม่นยำเพียงใด พยากรณ์ ระบบคือ. โดยจะวัดความถูกต้องนี้เป็นเปอร์เซ็นต์ และสามารถคำนวณเป็นข้อผิดพลาดเปอร์เซ็นต์สัมบูรณ์เฉลี่ยสำหรับแต่ละช่วงเวลาลบด้วยค่าจริงหารด้วยค่าจริง

ในทำนองเดียวกันอาจมีคนถามว่า MAPE ในการพยากรณ์คืออะไร?

ค่าเฉลี่ยความผิดพลาดเปอร์เซ็นต์สัมบูรณ์ ( มาเป้ ) หรือที่เรียกว่าค่าเบี่ยงเบนเปอร์เซ็นต์สัมบูรณ์ (MAPD) คือการวัดความแม่นยำในการทำนายของa พยากรณ์ วิธีการทางสถิติ เช่น ในการประมาณแนวโน้ม ยังใช้เป็นฟังก์ชันการสูญเสียสำหรับปัญหาการถดถอยในการเรียนรู้ของเครื่อง

นอกจากนี้ คุณต้องการ MAPE สูงหรือต่ำ? ตั้งแต่ มาเป้ เป็นการวัดความผิดพลาด สูง ตัวเลข เป็น ไม่ดีและ ต่ำ ตัวเลข เป็น ดี. เพื่อวัตถุประสงค์ในการรายงาน บางบริษัท จะ แปลสิ่งนี้เป็นตัวเลขที่แม่นยำโดยการลบ มาเป้ จาก 100.

นอกจากนี้ MAPE ที่ดีสำหรับการพยากรณ์คืออะไร

มันไม่มีความรับผิดชอบที่จะกำหนดโดยพลการ พยากรณ์ เป้าหมายประสิทธิภาพ (เช่น มาเป้ < 10% เป็นเลิศ มาเป้ < 20% คือ ดี ) โดยไม่มีบริบทของการคาดการณ์ข้อมูลของคุณ ถ้าคุณคือ พยากรณ์ แย่กว่า na ï ve พยากรณ์ (ฉันจะเรียกสิ่งนี้ว่า “แย่”) แล้วชัดเจนว่าคุณ พยากรณ์ กระบวนการต้องปรับปรุง

เหตุใดจึงใช้ MAPE

ค่าเฉลี่ยความผิดพลาดเปอร์เซ็นต์สัมบูรณ์ ( มาเป้ ) เป็นหนึ่งในที่แพร่หลายที่สุด ใช้แล้ว การวัดความถูกต้องของการคาดการณ์ เนื่องจากข้อดีของความเป็นอิสระของมาตราส่วนและความสามารถในการตีความได้ อย่างไรก็ตาม, มาเป้ มีข้อเสียที่สำคัญที่มันสร้างค่าอนันต์หรือไม่ได้กำหนดสำหรับค่าจริงศูนย์หรือใกล้ถึงศูนย์