Mean Absolute Percentage Error
Mean Absolute Percentage Error measures prediction accuracy as a percentage relative to actual values, expressing errors in units that are scale-independent and interpretable across datasets. Formalized by J. Scott Armstrong in 1985, MAPE is widely used in forecasting, supply chain, and business analytics where results must be communicated as percentage accuracy.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- 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
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.