Como o MAPE é usado na previsão?

2024 Autor: Michael Samuels | [email protected]. Última modificação: 2023-12-16 01:50

O erro percentual médio absoluto ( MAPE ) é uma medida estatística de quão preciso um previsão sistema é. Ele mede essa precisão como uma porcentagem e pode ser calculado como o erro percentual absoluto médio para cada período de tempo menos os valores reais divididos pelos valores reais.

Da mesma forma, pode-se perguntar: o que é MAPE na previsão?

O erro percentual médio absoluto ( MAPE ), também conhecido como desvio percentual absoluto médio (MAPD), é uma medida da precisão da previsão de um previsão método em estatísticas, por exemplo, na estimativa de tendências, também usado como uma função de perda para problemas de regressão no aprendizado de máquina.

Além disso, você quer um MAPE alto ou baixo? Desde a MAPE é uma medida de erro, Alto números estão ruim e baixo números estão Boa. Para fins de relatório, algumas empresas vai traduzir isso para números de precisão subtraindo o MAPE de 100.

Além disso, o que é um bom MAPE para previsões?

É irresponsável definir arbitrariamente previsão metas de desempenho (como MAPE <10% é excelente, MAPE <20% é Boa ) sem o contexto da previsibilidade de seus dados. Se você é previsão pior do que um ingênuo previsão (Eu chamaria isso de "ruim"), então claramente o seu previsão processo precisa de melhorias.

Por que o MAPE é usado?

O erro percentual médio absoluto ( MAPE ) é um dos mais amplamente usado medidas de precisão de previsão, devido às suas vantagens de independência de escala e interpretabilidade. Contudo, MAPE tem a desvantagem significativa de produzir valores infinitos ou indefinidos para valores reais zero ou próximos de zero.