Ralat Peratusan Mutlak Min (MAPE)
Ralat Peratusan Mutlak Min mengukur ketepatan ramalan sebagai peratusan relatif kepada nilai sebenar, menyatakan ralat dalam unit yang tidak bergantung kepada skala dan boleh ditafsirkan merentasi set data. Dirasmikan oleh J. Scott Armstrong pada tahun 1985, MAPE digunakan secara meluas dalam peramalan, rantaian bekalan, dan analitik perniagaan di mana keputusan perlu disampaikan sebagai ketepatan peratusan.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
- Kim, S., & Kim, H. (2016). A new metric of absolute percentage error for intermittent demand forecasts. International Journal of Forecasting, 32(3), 669-679. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2015.12.003 ↗
Cara memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Mean Absolute Percentage Error. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/model-evaluation/mean-absolute-percentage-error
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Ralat Mutlak Min (MAE)Penilaian Model↔ compare
- Ralat Skala Purata Mutlak (MASE)Penilaian Model↔ compare
- Ralat Punca Min Kuasa Dua (RMSE)Penilaian Model↔ compare
- MAPE Simetri (sMAPE)Penilaian Model↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →