Порівняння методів
Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.
| Симетрична MAPE (sMAPE)× | Середня абсолютна похибка (MAE)× | |
|---|---|---|
| Галузь | Оцінювання моделей | Оцінювання моделей |
| Родина | MCDM | MCDM |
| Рік появи≠ | 1985 | 1799 |
| Автор методу≠ | J. Scott Armstrong | Pierre-Simon Laplace |
| Тип≠ | Symmetric percentage-based evaluation metric | Robust distance-based metric |
| Основоположне джерело≠ | Armstrong, J. S. (1985). Long-range forecasting: from crystal ball to computer (2nd ed.). New York: John Wiley & Sons. ISBN: 978-0471082010 | Laplace, P. S. (1799). Traité de Mécanique Céleste. Paris: J.B.M. Duprat. link ↗ |
| Інші назви | sMAPE, SMAPE, symmetric MAPE | MAE, L1 error, mean absolute deviation |
| Пов'язані≠ | 4 | 3 |
| Підсумок≠ | Symmetric Mean Absolute Percentage Error is a refinement of MAPE that addresses its asymmetry by using the average of actual and predicted values as the denominator. Proposed by J. Scott Armstrong and refined by Makridakis (1993) and Hyndman & Koehler (2006), sMAPE treats over- and under-predictions symmetrically. | Mean Absolute Error is a robust metric that measures the average absolute magnitude of prediction errors in regression models. Dating back to Pierre-Simon Laplace's work on observational errors (1799), MAE quantifies typical prediction deviation by averaging the absolute differences between observed and predicted values. |
| ScholarGateНабір даних ↗ |
|
|