Symmetrische MAPE (sMAPE)
Symmetrische Mean Absolute Percentage Error is een verfijning van MAPE die de asymmetrie aanpakt door het gemiddelde van de werkelijke en voorspelde waarden als de noemer te gebruiken. Voorgesteld door J. Scott Armstrong en verfijnd door Makridakis (1993) en Hyndman & Koehler (2006), behandelt sMAPE over- en onder-voorspellingen symmetrisch.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Methodenkaart
De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Symmetric Mean Absolute Percentage Error. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/model-evaluation/symmetric-mape
Welke methode?
Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.
- Gemiddelde Absolute Fout (MAE)Modelevaluatie↔ vergelijken
- Gemiddelde Absolute Percentage Fout (MAPE)Modelevaluatie↔ vergelijken
- Mean Absolute Scaled Error (MASE)Modelevaluatie↔ vergelijken
- Root Mean Squared Error (RMSE)Modelevaluatie↔ vergelijken
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →