Симетрична MAPE (sMAPE)
Симетричната средна абсолютна процентна грешка е усъвършенстване на MAPE, което адресира нейната асиметрия чрез използване на средната стойност на действителните и прогнозираните стойности като знаменател. Предложена от J. Scott Armstrong и усъвършенствана от Makridakis (1993) и Hyndman & Koehler (2006), sMAPE третира над- и под-прогнозите симетрично.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Карта на методите
Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.
Източници
- Armstrong, J. S. (1985). Long-range forecasting: from crystal ball to computer (2nd ed.). New York: John Wiley & Sons. ISBN: 978-0471082010
- Hyndman, R. J., & Koehler, A. B. (2006). Another look at measures of forecast accuracy. International Journal of Forecasting, 22(4), 679-688. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2006.03.001 ↗
- Makridakis, S. (1993). Accuracy measures for a robust comparison of forecasting methods. International Journal of Forecasting, 9(4), 679-688. link ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Symmetric Mean Absolute Percentage Error. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/model-evaluation/symmetric-mape
Кой метод?
Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.
- Средна абсолютна грешка (MAE)Оценка на модели↔ сравняване
- Средна абсолютна процентна грешка (MAPE)Оценка на модели↔ сравняване
- Средна абсолютна скалирана грешка (MASE)Оценка на модели↔ сравняване
- Средноквадратична грешка (RMSE)Оценка на модели↔ сравняване
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →