So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| MAPE đối xứng (sMAPE)× | Sai số bình phương trung bình gốc (RMSE)× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Đánh giá mô hình | Đánh giá mô hình |
| Họ | MCDM | MCDM |
| Năm ra đời≠ | 1985 | 1809 |
| Người khởi xướng≠ | J. Scott Armstrong | Carl Friedrich Gauss |
| Loại≠ | Symmetric percentage-based evaluation metric | Distance-based evaluation metric |
| Công trình gốc≠ | Armstrong, J. S. (1985). Long-range forecasting: from crystal ball to computer (2nd ed.). New York: John Wiley & Sons. ISBN: 978-0471082010 | Gauss, C. F. (1809). Theoria Motus Corporum Coelestium in Sectionibus Conicis Solem Ambientium. Hamburg: Perthes and Besser. link ↗ |
| Tên gọi khác | sMAPE, SMAPE, symmetric MAPE | RMSE, RMS error, quadratic mean error |
| Liên quan | 4 | 4 |
| Tóm tắt≠ | 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. | Root Mean Squared Error is a widely used metric that measures the average magnitude of prediction errors in regression models. Originating from Carl Friedrich Gauss's work on least-squares estimation (1809), RMSE quantifies how far predictions deviate from observed values by averaging the squared differences and taking the square root. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|