Gjennomsnittlig absolutt prosentfeil (MAPE)
Gjennomsnittlig absolutt prosentfeil (MAPE) måler prediksjonsnøyaktighet som en prosentandel relativt til faktiske verdier, og uttrykker feil i enheter som er skaleuavhengige og tolkbare på tvers av datasett. Formalisert av J. Scott Armstrong i 1985, er MAPE mye brukt innen prognoser, forsyningskjeder og forretningsanalyse der resultater må kommuniseres som prosentvis nøyaktighet.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Metodekart
Nabolaget av beslektede metoder — velg en node for å utforske.
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Mean Absolute Percentage Error. ScholarGate. https://scholargate.app/no/model-evaluation/mean-absolute-percentage-error
Hvilken metode?
Sett denne metoden ved siden av sin nærmeste slektning og les dem side om side — biblioteket legger bøkene på bordet; valget er ditt.
- Gjennomsnittlig absolutt feil (MAE)Modellevaluering↔ sammenlign
- Gjennomsnittlig absolutt skalert feil (MASE)Modellevaluering↔ sammenlign
- Rotmiddelkvadratfeil (RMSE)Modellevaluering↔ sammenlign
- Symmetrisk MAPE (sMAPE)Modellevaluering↔ sammenlign
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →