Симметричная MAPE (sMAPE)
Симметричная средняя абсолютная процентная ошибка (sMAPE) — это усовершенствование MAPE, которое устраняет её асимметрию, используя среднее арифметическое фактических и прогнозируемых значений в качестве знаменателя. Предложенная Дж. Скоттом Армстронгом и доработанная Макридакисом (1993) и Хайндманом и Кёлером (2006), sMAPE симметрично обрабатывает завышенные и заниженные прогнозы.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- 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 цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Symmetric Mean Absolute Percentage Error. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/model-evaluation/symmetric-mape
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Средняя абсолютная ошибка (MAE)Оценка моделей↔ сравнить
- Средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE)Оценка моделей↔ сравнить
- Средняя абсолютная масштабированная ошибка (MASE)Оценка моделей↔ сравнить
- Среднеквадратичная ошибка (RMSE)Оценка моделей↔ сравнить
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →