Mutlak Yüzde Hatası Ortalaması (MAPE)
Mean Absolute Percentage Error · Ayrıca şöyle bilinir: MAPE, mean absolute percentage deviation
Mutlak Yüzde Hatası Ortalaması (MAPE), tahmin doğruluğunu gerçekleşen değerlere oranla bir yüzde olarak ölçer ve hataları ölçekten bağımsız ve veri kümeleri arasında yorumlanabilir birimlerde ifade eder. J. Scott Armstrong tarafından 1985'te biçimlendirilen MAPE, sonuçların yüzde doğruluk olarak iletilmesi gereken tahmin, tedarik zinciri ve iş analitiği alanlarında yaygın olarak kullanılmaktadır.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Farklı veri kümeleri veya ürünler arasındaki modelleri karşılaştırmak için ölçekten bağımsız bir metriğe ihtiyaç duyduğunuzda MAPE kullanın. Paydaşların yüzde doğruluk açısından düşündüğü iş bağlamları için idealdir. Ancak MAPE'nin kritik bir kusuru vardır: gerçekleşen değerler sıfır olduğunda tanımsızdır ve gerçekleşen değerler sıfıra yakın olduğunda kötü performans gösterir. Verileriniz sıfır veya çok küçük değerler içeriyorsa MAPE'den kaçının.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Ölçekten bağımsız: farklı ölçeklerdeki veri kümeleri arasında doğrudan karşılaştırılabilir
- Yorumlanabilir: yüzde olarak ifade edilir, paydaşlara iletilmesi kolaydır
- Hem mutlak hem de göreceli hataları uygun şekilde cezalandırır
- Endüstride yaygın olarak kullanılır, iş analistleri tarafından bilinir
- Gerçekleşen değerler sıfır olduğunda tanımsızdır; sıfır içeren veya aralıklı verilerle sorunludur
- Asimetrik: %50'lik bir eksik tahmin, %50'lik bir aşırı tahminden farklı şekilde cezalandırılır
- Yanlıdır: gerçekleşen değerler değiştikçe eksik tahminleri aşırı tahminlere tercih eder
- Karışık pozitif ve negatif gerçekleşen değerlerle yanıltıcı olabilir
SSS
Verilerimde sıfır varsa ne yapmalıyım?
MAPE, gerçekleşen değerler sıfır olduğunda tanımsızdır. Alternatifleri düşünün: simetrik MAPE, ortalama mutlak ölçeklenmiş hata (MASE) veya göreceli mutlak hata. Veya sıfır değerlerini hariç tutun ve sıfır olmayan alt küme üzerindeki doğruluğu ayrı olarak raporlayın.
MAPE neden asimetriktir?
Gerçekleşen = 100 ve tahmin edilen = 150 olduğunda, hata %50'dir. Gerçekleşen = 100 ve tahmin edilen = 50 olduğunda, hata %50'dir. Ancak MAPE farklı değerler verir. %50'lik bir eksik tahmin (tahmin edilen = 50) %50 hata üretirken, %50'lik bir aşırı tahmin (tahmin edilen = 150) yalnızca gerçekleşen = 100 ise %50 hata üretir. Bu asimetri, yüzde tabanlı metriklere özgüdür.
MAPE, RMSE ile nasıl karşılaştırılır?
MAPE ölçekten bağımsızdır (yüzde), RMSE ise ölçekten bağımlıdır (orijinal birimler). RMSE'nin optimize edilmesi daha kolaydır; MAPE'nin iş bağlamlarında yorumlanması daha kolaydır. Hiçbiri evrensel olarak daha iyi değildir; ikisini de kullanın.
Ne zaman simetrik MAPE kullanmalıyım?
Simetrik MAPE, paydada gerçekleşen ve tahmin edilenin ortalamasını kullanarak asimetriyi giderir. Yüzde hatalarının simetrik olmasını ve aşırı tahminleri eksik tahminlerden daha fazla cezalandırmamasını istiyorsanız kullanın.
10% MAPE iyi midir?
Alana bağlıdır. Talep tahmininde, %10 MAPE genellikle mükemmel kabul edilir. Hisse senedi tahmininde ise zayıf olabilir. Her zaman alan standartlarına ve temel modellere karşı kıyaslayın.
Kaynaklar
- 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 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Mean Absolute Percentage Error. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/model-evaluation/mean-absolute-percentage-error
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Mutlak Hata Ortalaması (MHO)Model değerlendirme↔ karşılaştır
- Ortalama Mutlak Ölçeklenmiş Hata (MASE)Model değerlendirme↔ karşılaştır
- Ortalama Karekök Hata (RMSE)Model değerlendirme↔ karşılaştır
- Simetrik MAPE (sMAPE)Model değerlendirme↔ karşılaştır